Der Datenarchitekt konzipiert und implementiert komplexe Datenstrukturen unter Berücksichtigung von Datenschutz und Zugriffssicherheit. Er entwickelt Cloud-basierte Datenverarbeitungslösungen, optimiert Datenbankmanagement und integriert verschiedene Datenquellen. Seine Aufgaben umfassen die Erstellung von Datenmodellen, die Definition von Datenqualitätsstandards und die Implementierung von Security-Maßnahmen. Zudem gewährleistet er die Skalierbarkeit der Infrastruktur und unterstützt beim Aufbau von Data-Science-Pipelines. Der Datenarchitekt fungiert als Schnittstelle zwischen technischen Teams und Fachabteilungen und trägt zur strategischen Datennutzung bei.
Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
• Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
• Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
• SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
• Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
• SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
• Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
• BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
• Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten
• Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern
• Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen
• Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern
• CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben
• ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren
• Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben
• Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren
• Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner
• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation
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