DataOps ist ein zentraler Bestandteil moderner Datenorganisationen, weil immer mehr Datenstrecken produktionsnah betrieben werden. Für Analytics Engineer-Rollen verbinden sich darin Methoden aus Softwareengineering und Datenmanagement. Der Kurs gibt einen strukturierten Überblick über Prinzipien, Werkzeuge und Arbeitsweisen.

!Kursinhalt

!1. Grundprinzipien von DataOps
*Iterative Lieferung von Datenprodukten
*Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
*Datenqualität als kontinuierliche Aufgabe

!2. Werkzeuge entlang der Pipeline
*Versionierung mit Git
*CI/CD für Datenprojekte
*Monitoring von Datenflüssen

!3. Zusammenarbeit im DataOps-Team
*Rollen wie Analytics Engineer, Data Engineer und Analyst
*Code Reviews und gemeinsame Standards
*Dokumentation als Teil der Lieferung

!4. Verzahnung mit Geschäftsanforderungen
*Anbindung an Reporting- und Analytics-Bedarfe
*Service-Levels für Datenprodukte
*Iterative Weiterentwicklung von Pipelines

!Berufliche Relevanz

*Stabilere Datenstrecken für Analytics und Reporting
*Skalierbare Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg
*Profilierung als methodisch fundierte:r Analytics Engineer