Was du lernst
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen und Einsatzbereiche des Data Engineering auf Cloud-Plattformen. Du startest mit Cloud-Datenplattformen und Architekturmustern wie Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse und vertiefst danach SQL für analytische Auswertungen. Du nimmst Daten aus Batch-, Streaming- und Change-Data-Capture-Quellen auf, bereitest sie mit verteilten Verfahren auf und überführst sie über ETL- und ELT-Strecken in modellierte Zielstrukturen. Weitere Schwerpunkte sind Streaming-Verarbeitung mit verteilten Clustern, Datenmodellierung, Speicherstrategien, Datenqualität und Validierung sowie Datenlebenszyklus und Katalogisierung. Danach richtest du den Pipeline-Betrieb mit Orchestrierung und Monitoring ein und arbeitest Sicherheit und Datengovernance aus. Zum Abschluss setzt du in einem Praxisprojekt eine vollständige Datenpipeline um, von der Aufnahme über Transformation, Modellierung, Qualitätssicherung und Orchestrierung bis zur überwachten Auslieferung. Nach bestandener Prüfung erhältst du das internationale AWS-Zertifikat, dazu ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine Teilnahmebescheinigung.
- Cloud-Datenplattformen
- Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse
- Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen
- Datenverarbeitung und ETL/ELT
- Verteilte Cluster- und Stream-Verarbeitung
- Datenmodellierung: Normalisierung und Dimensional Modeling
- Datenspeicher und Speicherstrategien
- Datenqualität und Validierung
- Datenlebenszyklus, Katalogisierung und Kostensteuerung
- Pipeline-Betrieb, Orchestrierung und Monitoring
- Sicherheit und Datengovernance auf Cloud-Plattformen
Für wen ist die Weiterbildung?
Der Kurs richtet sich an Fachinformatiker:innen, IT-Administrator:innen, Softwareentwickler:innen, Datenanalyst:innen und technisch affine Quereinsteiger:innen, die sich im Data Engineering auf Cloud-Plattformen qualifizieren möchten. Er passt auch für Berufsrückkehrende und Arbeitsuchende mit IT-Bezug, die sich Richtung Datenintegration, Datenpipelines und Cloud-Datenplattformen entwickeln wollen.
Voraussetzungen
Du brauchst Deutsch in Wort und Schrift auf Niveau B1 und Englisch in Wort und Schrift auf Niveau B2 für die Fachdokumentation. Nötig sind außerdem solide IT-Grundkenntnisse, ein sicherer Umgang mit dem Betriebssystem, Grundkenntnisse in Datenverarbeitung und ein Grundverständnis von Cloud Computing. Programmiererfahrung in einer höheren Sprache, idealerweise Python, ist von Vorteil. Ob du die Voraussetzungen erfüllst, klären wir gern in einem persönlichen Gespräch.
Dein beruflicher Nutzen
Du qualifizierst dich für Aufgaben in Daten- und Cloud-Teams, etwa als Data Engineer, Cloud Data Engineer, ETL-/ELT-Entwickler:in, Pipeline Engineer, Data Platform Engineer oder Analytics Engineer. Du konzipierst und betreibst Datenpipelines, bindest Quellsysteme an, modellierst Daten für Analysen und sicherst Datenqualität und Governance. Typische Einsatzbereiche sind Industrie, Handel, Finanzdienstleistung, Versicherung, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung, IT-Dienstleister und Beratungen. Später sind auch Senior-Rollen wie Lead Data Engineer oder Data Platform Architect möglich.
So läuft die Weiterbildung ab
Live-Unterricht
Du lernst live online mit Dozentinnen und Dozenten und kannst jederzeit Fragen stellen.
Lernbegleitung
Eine feste Ansprechperson begleitet dich vom Start bis zum Abschluss.
Technische Hilfe
Bei Fragen zu Technik und Lernplattform bekommst du schnell Unterstützung.
Häufige Fragen
Wie lange dauert der Kurs?
Der Kurs dauert in Vollzeit ca. 12 Wochen.
Für wen ist der Kurs geeignet?
Für IT-Fachkräfte, Datenanalyst:innen und Quereinsteiger:innen mit IT-Bezug, die Datenpipelines in der Cloud bauen wollen.
Was muss ich mitbringen?
Deutsch auf Niveau B1, Englisch auf Niveau B2, solide IT-Grundkenntnisse und Grundverständnis von Cloud Computing. Python ist von Vorteil.
Welchen Abschluss erhalte ich?
Nach bestandener Prüfung erhältst du das internationale AWS-Zertifikat, dazu ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine Teilnahmebescheinigung.
Kann ich den Kurs fördern lassen?
Mit Bildungsgutschein förderfähig.