Ziel

Der Kurs "Data Engineering mit KI-Unterstützung" vermittelt, wie Data Engineers KI-Tools und AI-Software-Engineering-Methoden einsetzen, um Datenpipelines effizienter zu bauen, Datenqualität zu verbessern und moderne KI-taugliche Dateninfrastrukturen zu entwickeln. Diese Weiterbildung zeigt, wie Data Engineering durch KI in allen Phasen - von der Datenaufnahme über die Transformation bis zur Bereitstellung - beschleunigt und qualitativ verbessert wird. Der Kurs richtet sich an Data Engineers, die ihre Expertise durch KI-Kompetenz ausbauen und als gefragte Fachkräfte im KI-Zeitalter positionieren möchten. Im Seminar entwickeln Teilnehmende eigene KI-gestützte Datenpipelines und erwerben praxisnahes Data-Engineering-Wissen. Diese Schulung ist die strukturierte Fortbildung für Data Engineers, die KI als produktiven Partner in ihre tägliche Arbeit integrieren wollen.

Inhalte (Auswahl)
  • KI-Tools im Data Engineering: Überblick über KI-Assistenten für Pipelines, SQL und Datenmodellierung

  • KI-gestützte ETL-Prozesse: Datentransformation und -bereinigung mit KI beschleunigen

  • Vektordatenbanken und Embeddings: Grundlagen für KI-taugliche Datenarchitekturen

  • RAG-Dateninfrastruktur: Datenpipelines für Retrieval-Augmented-Generation-Systeme aufbauen

  • LLM-Integration im Data Engineering: Sprachmodelle als Werkzeug für Datentransformation

  • Data Quality mit KI: automatisierte Validierung, Anomalieerkennung und Datenprofilierung

  • Agentic Data Engineering: KI-Agenten für wiederkehrende Datenpipeline-Aufgaben einsetzen

  • Monitoring und Observability: KI-gestützte Überwachung von Datenpipelines

Arbeitsweise

Diese Fortbildung kombiniert Data-Engineering-Praxis mit KI-spezifischen Erweiterungen in praxisnahen Pipeline-Projekten. Trainer aus Unternehmen wie Zalando, Rabot Energy und TalentFormation zeigen, wie KI-Unterstützung im realen Data-Engineering-Alltag eingesetzt wird. Das Seminar ist so aufgebaut, dass jede Einheit sofort in eigenen Datenprojekten angewendet werden kann.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • KI-Tools für Data-Engineering-Aufgaben produktiv und strukturiert einsetzen

  • KI-taugliche Datenpipelines und Vektordatenbank-Architekturen entwickeln

  • Datenqualität durch KI-gestützte Validierung und Anomalieerkennung sicherstellen

  • RAG-Systeme datenseitig als Data Engineer konzipieren und betreiben

  • Agentic-AI-Workflows für automatisierte Datenpipeline-Aufgaben implementieren

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

Data Engineers mit KI-Kompetenz sind in der gesamten Technologiebranche gefragt. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als Rollen als AI Data Engineer, ML Engineer oder KI-Datenarchitekt in Unternehmen, die KI als Kernbestandteil ihrer Dateninfrastruktur verankern.

Zusammenfassung

Dieser Kurs ist die praxisnahe Weiterbildung für Data Engineers, die KI kontinuierlich in ihre Arbeit integrieren möchten. Mit konkreten KI-Werkzeugen, direktem Praxisbezug und Trainern aus führenden Tech-Unternehmen vermittelt der Kurs alle Kompetenzen, die Data Engineering mit KI-Unterstützung heute relevant macht.

Tools (Beispiele)

GitHub Copilot, Cursor, Claude, Python, Apache Airflow, dbt, Pinecone, Weaviate, LangChain, Snowflake