Ziel

"Data Engineering in der Produktentwicklung" vermittelt Product Managern und Product Developern das notwendige Verständnis für Data Engineering-Konzepte und zeigt, wie Datenpipelines, Datenarchitekturen und Dateninfrastrukturen die Produktentwicklung beeinflussen. Diese Weiterbildung schließt die Wissenslücke zwischen fachlichem Produktmanagement und technischer Datenrealität. Der Kurs richtet sich an Product Manager, die fundiert mit Data Engineering-Teams kommunizieren und datengetriebene Produktentscheidungen treffen möchten. Das Seminar beleuchtet außerdem, wie KI-Tools Data Engineering-Prozesse automatisieren und verbessern.

Inhalte (Auswahl)
  • Data Engineering Grundlagen: Konzepte, Rollen & Architekturüberblick

  • Datenpipelines & ETL-Prozesse im Produktentwicklungskontext verstehen

  • Data Warehouses, Data Lakes & moderne Datenarchitekturen

  • Data Engineering & Produktmanagement: Schnittstellen & Zusammenarbeit

  • Datenqualität & Datenverfügbarkeit als Produktanforderung

  • Real-time Data Engineering vs. Batch Processing für Produktfeatures

  • KI-Tools im Data Engineering: Automatisierung & Optimierung

  • Data Engineering für KI-Produkte: Vektordatenbanken & ML-Pipelines

  • Datenschutz & Compliance im Data Engineering-Kontext

  • Data Engineering-Entscheidungen als Product Manager begleiten


Arbeitsweise

Diese Fortbildung vermittelt Data Engineering-Grundlagen verständlich und ohne tiefe technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Die Schulung ist als praxisnahes Seminar konzipiert, in dem KI-Tools für Data Engineering eingesetzt und erklärt werden.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • Data Engineering-Konzepte verstehen & im Produktkontext einordnen

  • Mit Data Engineering-Teams souverän kommunizieren

  • Data Engineering-Entscheidungen als Product Manager fundiert begleiten

  • KI-Tools im Data Engineering-Kontext einsetzen

  • Datenqualität als strategische Produktanforderung managen

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

Data Engineering-Grundlagenwissen ist für Product Owner in datengetriebenen Unternehmen ein wichtiger Karrierevorteil. Absolventen kommunizieren auf Augenhöhe mit Data Engineers, treffen bessere Architekturentscheidungen und steuern Datenprojekte kompetenter.

Tools (Beispiele)

Google BigQuery, dbt, ChatGPT, Claude, Looker Studio, Notion, Confluence

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt Data Engineering-Grundlagen praxisnah für die Produktentwicklung. Teilnehmende verstehen Datenpipelines, Datenbankstrukturen und Dateninfrastrukturen und lernen, Datenprojekte als Product Owner erfolgreich zu steuern.