Optimierung von Datenflüssen vermittelt tiefgreifendes Data Engineering-Know-how, das besonders für die nachhaltige Verbesserung komplexer Data Pipeline-Strukturen, ETL/ELT-Prozesse und moderner Analytics Engineering-Architekturen konzipiert ist. Im Unterschied zu allgemeinen Data Science- oder reinen Programmierkursen liegt der Fokus hier auf technischer Umsetzung und gezielter Performance-Steigerung von Cloud Data, Big Data und Data Warehouse-Umgebungen. Der Kurs behandelt umfassend, wie Datenströme mithilfe von Python, SQL, Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka sowie moderner Cloud Data Warehouse-Technologie individuell verbessert und unter realen Bedingungen integriert werden. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Datenqualität, automatisierten Datenpipelines und der strategischen Kombination von Batch Processing und Streaming Data. So entsteht ein ganzheitliches Verständnis für leistungsstarke Data-Infrastruktur-Lösungen.
Grundlagen und Kernkonzepte- Fundierte Einführung in Data Engineering, Abgrenzung zu verwandten Disziplinen wie Data Science und Data Analytics
- Systematische Analyse von Data Pipelines, ETL- und ELT-Prinzipien anhand von Best-Practice-Beispielen
- Erkennen wiederkehrender Probleme bei Datenintegration, Skalierbarkeit und Cloud Computing-Herausforderungen
- Bewertung von Datenarchitekturen für spezifische Anwendungsszenarien im Unternehmenskontext
- Überblick aktueller Trends im Bereich Data Engineering, Data Pipeline-Design und Big Data-Systeme
- Bedeutung der Datenmodellierung und deren Einfluss auf die Effizienz von Data Pipelines
Technische Implementierung und Praxis
- Schrittweiser Aufbau leistungsfähiger ETL- und ELT-Pipelines mit Python, SQL, Apache Spark und dbt
- Integration von Streaming Data- und Batch Processing-Technologien für differenzierte Data Engineering-Lösungen
- Nutzung von Kafka, Airflow und Cloud Data Warehouse für unternehmensfähige Dateninfrastrukturen
- Sicherstellung von Data Quality durch automatisierte Tests, Monitoring und Validierung
- Workflow-Optimierung und Einsatz moderner Frameworks für robuste Datenpipelines
- Troubleshooting, Wartbarkeit und Versionskontrolle für skalierbare Systeme
Analyse, Interpretation und Validierung
- Bewertung der Data Pipeline-Leistung und Fehlersuche mit Analytics Engineering-Tools
- Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen und Berichte aus komplexen Datenströmen
- Vertiefte Methoden zur Sicherung der Data Quality und Vermeidung häufiger Qualitätsmängel
- Durchführung von Datenvalidierungen, Signifikanzanalysen und Dokumentation für Compliance
- Identifikation von Optimierungspotenzialen in bestehenden Cloud Data Warehouse-Architekturen
- Entwicklung datengestützter Verbesserungsstrategien für den langfristigen Betrieb
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Authentische Fallstudien zu Data Engineering-Lösungen in produktiven Cloud Computing- und Big Data-Umgebungen
- Umsetzung performanter Datenpipelines mit den Schwerpunkten Data Pipeline-Optimierung, Data Quality und skalierbaren Architekturen