Datenanalyse & Data Engineering
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Was ist eine Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildung?
Fakten und Infos zu Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildungen
Datenanalyse und Data Engineering sind Schlüsselkompetenzen in der datengetriebenen Wirtschaft. Die Weiterbildung vermittelt, große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Vermittelte Kenntnisse: Data Pipelines, ETL-Prozesse, Data Warehousing und moderne Analytics-Tools. Praktische Erfahrung mit Python, SQL, Apache Spark und Cloud-Plattformen macht Teilnehmende zum gefragten Datenexperten.
Data Engineers und Analysten werden überall gesucht: Von der Optimierung von Geschäftsprozessen bis zur Entwicklung von KI-Modellen - die erlernten Fähigkeiten sind in allen Branchen gefragt.
Datenanalyse und Data Engineering sind die Grundlage für KI, BI und datengetriebene Entscheidungen. Rollen: Data Analyst (45.000–68.000 €), Data Engineer (60.000–90.000 €), Senior Data Engineer (80.000–120.000 €), Analytics Engineer (65.000–95.000 €), Principal Data Architect (110.000–160.000 €). Tools: SQL (Standard), Python (pandas, PySpark), dbt (Data Build Tool), Apache Airflow, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Fabric, Tableau und Power BI. Aktuelle Trends: Modern Data Stack, Data Mesh, Lakehouse-Architekturen, Streaming-first mit Kafka und Flink, Observability für Datenpipelines (Monte Carlo, Databand). Zertifikate: Microsoft Fabric, Databricks Data Engineer Professional, dbt Analytics Engineering Certification, SnowPro Advanced. Der Markt ist in Deutschland chronisch unterbesetzt.
Gehaltsspanne: 50.000 € bis 95.000 € (Durchschnitt: 70.000 €).
Berufsaussichten: sehr gut – Sehr hohe Nachfrage durch Digitalisierung. Data Engineers gehören zu den bestbezahlten IT-Fachkräften.
Voraussetzungen: Analytisches Denkvermögen, SQL- und Python-Grundkenntnisse von Vorteil, Englischkenntnisse (Tools und Dokumentation auf Englisch), Interesse an Datenverarbeitung.
Abschlüsse: Trägerinternes Zertifikat, Abschlusszertifikat.
Du bist arbeitslos, von Arbeitslosigkeit bedroht oder in Kurzarbeit?
Mit einem Bildungsgutschein ist diese Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildung für Dich komplett kostenlos. Wir finden passende AZAV-zertifizierte Anbieter, die Dir auch bei der Beantragung helfen.
Spezialisierungen in Datenanalyse & Data Engineering
Entdecke spezialisierte Weiterbildungen in diesem Bereich
Fakten zu Datenanalyse & Data Engineering
Orientierungswerte und Infos auf Basis verschiedener Kursangebote
Gehaltsspanne
Typische Voraussetzungen
- Analytisches Denkvermögen
- SQL- und Python-Grundkenntnisse von Vorteil
- Englischkenntnisse (Tools und Dokumentation auf Englisch)
- Interesse an Datenverarbeitung
Jobaussichten
Sehr hohe Nachfrage durch Digitalisierung. Data Engineers gehören zu den bestbezahlten IT-Fachkräften.
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Typische Inhalte einer Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildung
Diese Themen und Merkmale erwarten dich in den meisten Kursen
Grundlagen des Data Engineering
- Rolle und Aufgaben eines Data Engineers
- Datenarchitekturen: Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse
- Die 4 Vs von Big Data: Volume, Variety, Velocity, Veracity
- Überblick über Azure Data Services und Cloud-Plattformen
Programmierung und SQL für Datenverarbeitung
- Python für Datenverarbeitung und Automatisierung
- SQL für Datenabfragen, Aggregation und Transformation
- Programmierung automatisierter Workflows
- API-Integrationen und Datenformate (JSON, CSV, Parquet)
ETL-Prozesse und Datenpipelines
- Extract, Transform, Load (ETL) Konzepte und Design
- Datenpipelines mit Azure Data Factory oder Apache Airflow
- Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung
- Datenqualität und Data Profiling
Verteilte Datenverarbeitung
- Apache Spark und PySpark für große Datenmengen
- Apache Hadoop und das HDFS-Ökosystem
- Azure Synapse Analytics und Databricks
- Microsoft Fabric für integrierte Datenplattformen
Cloud-Technologien und Data Warehousing
- Azure Data Fundamentals (DP-900) und Cloud-Grundlagen
- Data Warehousing mit Snowflake und BigQuery
- Skalierbare Cloud-Infrastrukturen für Datenanalysen
- Sicherheit, Authentifizierung und Datenschutz
Datenvisualisierung und Business Intelligence
- Power BI für Reporting und Dashboards
- Datenvisualisierung und interaktive Berichte
- Monitoring und Performance-Optimierung
- Microsoft-Zertifizierungen (DP-203, DP-900)
Typische Abschlüsse
Typische Zielgruppe
Diese Weiterbildung richtet sich an angehende Data Engineers, Datenanalysten und BI-Entwickler, an Arbeitssuchende mit analytischem Hintergrund, die sich für datengetriebene IT-Berufe qualifizieren möchten, sowie an Fachkräfte aus Controlling, Naturwissenschaften oder Statistik, die den Einstieg in Data Engineering suchen.
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Passende Berufe
Berufe, die du mit einer Weiterbildung im Bereich Datenanalyse & Data Engineering erreichen kannst
Data Engineer
Baut und pflegt Daten-Pipelines und Data-Warehouse-Lösungen für Unternehmen.
3D Designer
Erstellt dreidimensionale Modelle und Visualisierungen für Produkte und Medien.
Agile Coach
Begleitet Organisationen bei der agilen Transformation und coacht Teams.
API-Entwickler:in
Designt und implementiert REST- und GraphQL-APIs: Authentifizierung, Performance, Versionierung, API-Gateway-Integration.
App-Entwickler:in
Entwickelt mobile Anwendungen für Android und iOS Plattformen.
Backend Developer
Entwickelt serverseitige Logik, APIs und Datenbank-Anbindungen für Webanwendungen.
Blockchain Developer
Entwickelt dezentrale Anwendungen und Smart Contracts auf Blockchain-Plattformen.
Datenbank-Administrator:in (DBA)
Betreibt produktive Datenbanken: Performance-Tuning, Backup/Recovery, Security, Hochverfügbarkeit — Oracle, PostgreSQL, SQL Server.
DevOps Engineer
Automatisiert Entwicklungs- und Deployment-Prozesse und betreut CI/CD-Pipelines.
Fuer wen ist eine Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildung geeignet?
6 Berufsgruppen, die von dieser Weiterbildung profitieren
Data Engineer
Data Engineers entwerfen und betreiben Datenpipelines, Data Warehouses und Dateninfrastrukturen.
ETL-Prozesse, Cloud-Data-Plattformen und verteilte Datenverarbeitung mit Spark und Airflow.
Business-Analyst im Wechsel zu Data
Business-Analysten erweitern ihre analytischen Fähigkeiten um technische Datenkompetenz.
SQL-Vertiefung, Python für Datenanalyse und BI-Tool-Expertise aufbauen.
Datenbank-Administrator
Datenbank-Administratoren modernisieren ihre Kenntnisse mit Cloud-Datenbanken und Data-Warehouse-Technologien.
Migration zu Cloud-Datenbanken, Data-Warehouse-Design und moderne Datenarchitekturen.
BI-Entwickler
BI-Entwickler erstellen Dashboards und Berichte für datengetriebene Entscheidungen in Unternehmen.
Power BI, Tableau und dbt für professionelle Business-Intelligence-Lösungen.
Häufig gestellte Fragen zu Datenanalyse & Data Engineering
Wichtige Informationen zu dieser Weiterbildung
Eine Datenanalyse & Data Engineering Weiterbildung kann ueber den Bildungsgutschein der Agentur fuer Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefoerdert werden. Ohne Foerderung liegen die Kosten je nach Anbieter und Dauer typischerweise zwischen 1.000 und 10.000 EUR.
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