Python für Data Engineering: Praktische Kenntnisse zur Entwicklung von Datenpipelines

Der Lehrgang Python für Data Engineering und Analytics-Projekte vermittelt praxisorientierte Kenntnisse zur Entwicklung und Automatisierung von Datenpipelines für Data Engineering-Projekte. Teilnehmende lernen, wie sie ETL-Prozesse in Python umsetzen und Daten für Data Analytics und Machine Learning vorbereiten.

Kursinhalt1. Grundlagen von Python und Data Engineering
  • Vermittlung der Python-Grundlagen
  • Einführung in Data Engineering-Techniken

2. Datenmanagement und Automatisierung von ETL-Prozessen
  • Einsatz von Python für Datenmanagement
  • Automatisierung von ETL-Prozessen

3. Aufbau von Datenpipelines
  • Integration großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen
  • Bereinigung und Transformation von Daten

4. Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten
  • Umgang mit CSV und JSON für Datenanalysen
  • Aufbereitung der Daten für die Analyse

5. Integration mit SQL
  • SQL-Abfragen zur Datenerextraktion
  • Integration der extrahierten Daten in Python-Projekte

6. Verwendung von Daten für Visualisierung und Modellierung
  • Nutzung der Daten in Power BI
  • Integration von Machine Learning-Modellen für prädiktive Analysen