Aufbau robuster Datenpipelines stellt die effiziente Entwicklung und den stabilen Betrieb von Datenpipelines in den Mittelpunkt - von der Konzeption bis zur Integration in moderne Cloud Data Warehouse-Umgebungen. Sie lernen sämtliche Bausteine kennen, die Data Engineering für Data Pipelines, ETL- und ELT-Prozesse sowie Big Data-Architekturen bereitstellt. Im Kurs erarbeiten Sie authentische Lösungen für die Verwaltung und Transformation großer Datenströme mit Python, Apache Spark, SQL, Kafka sowie Werkzeugen wie Airflow, dbt und modernen Cloud Computing-Services. Besonders im Fokus: optimale Data Quality, nachhaltige Data-Infrastruktur, Analytics Engineering sowie datenbasierte Automatisierung komplexer Wertschöpfungsketten im Zusammenspiel mit Streaming Data und Batch Processing. Hier erfahren Sie, wie moderne Data Engineers heterogene und dynamische Datenlandschaften resilient und performant gestalten.
Grundlagen und Kernkonzepte- Grundlagen von Data Engineering für ETL, ELT, Streaming Data und Batch Processing
- Architekturprinzipien hinter der Konstruktion effizienter und ausfallsicherer Datenpipelines
- Charakteristika und Unterschiede von Cloud Data Warehouse, Data Warehouse und Data Lake-Modellen
- Bewertung von Systemstabilität, Datenintegrität und Skalierbarkeit in verschiedenen Data Engineering-Ansätzen
- Einsatzmöglichkeiten von Analytics Engineering und Data Modeling in aktuellen Geschäftsprozessen
- Bedeutung von Data Quality-Maßnahmen und Herausforderungen beim Datenmanagement in modernen Cloud Data-Ökosystemen
Technische Implementierung und Praxis
- Schrittweise Realisierung von Data Pipelines mit Python, SQL, Apache Spark, Kafka, Airflow und dbt
- Nutzung von Cloud Computing-Plattformen für verteilte Data Processing-Aufgaben
- Fehlereliminierung, Monitoring und Logging-Strategien für Datenpipelines
- Performance-Steigerung durch Parallelisierung sowie Lastmanagement und Ressourcenoptimierung
- Techniken zur Automatisierung und kontinuierlichen Integration von Datenprozessen im Echtzeitbetrieb
- Umgang mit Zugriffskontrolle, Security-Konzepten und Compliance für Ihre Data-Infrastruktur
Analyse, Interpretation und Validierung
- Nutzung von Data Quality-Tools zur Sicherung verlässlicher Analysen in Data Pipelines
- Entwicklung transparenter Visualisierung und Dokumentation der Data Flow-Ergebnisse
- Erweiterte statistische Methoden für Validierung und Performance-Messungen
- Qualitätschecks, Constraint-Tests und Business-Rule-Anwendung in Datenprozessen
- Datenbasierte Ableitung operativer Verbesserungsmaßnahmen für Cloud Data-Umgebungen
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- End-to-End-Projekte zur Realisierung produktiver, skalierbarer Datenpipelines
- Anwendung bewährter Patterns für robuste Data-Infrastruktur und Analytics Engineering
- Herausforderung Streaming Data-Management im Cloud Computing-Umfeld
- Integration von Batch Processing und Echtzeit-Data Pipeline-Konfiguration
- Überblick neuester Tools und Trends für Data Engineer-Profis