Data Science und ETL: Pipeline Design und Transformationen

Der Kurs "Data Science und ETL - Pipeline Design und Transformationen" vermittelt praxisnahes Wissen zum Aufbau und zur Optimierung von ETL-Prozessen. Teilnehmende lernen, wie Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in Datenbanken oder Power BI-Systeme geladen werden. Der Kurs verbindet Data Science, Programmierung und Business Intelligence, um effiziente Datenflüsse zu gestalten.

Kursinhalt1. Grundlagen von ETL
  • Einführung in ETL, Datenintegration und Pipeline-Architektur
  • Verständnis der Grundkonzepte für effiziente Datenverarbeitung

2. Datenverarbeitung mit Python und SQL
  • Erlernen des Umgangs mit Python und SQL zur Datenverarbeitung
  • Entwicklung automatisierter Workflows zur Datenbereinigung

3. Implementierung von Transformationen
  • Nutzung realer Beispiele zur Implementierung von Transformationen
  • Optimierung von Data Pipelines für Analyseprozesse

4. Praxisprojekt
  • Erstellung eines vollständigen ETL-Systems
  • Extraktion und Aufbereitung von Daten für Data Analytics und BI-Reports

Nach Abschluss sind die Teilnehmenden in der Lage, skalierbare Datenpipelines zu konzipieren und Transformationen effizient umzusetzen.