Der Modern Data Stack ist in vielen Datenteams ein zentraler Bezugspunkt geworden, weil er Cloud-Werkzeuge zu einer durchgängigen Datenstrecke verbindet. Für Analytics Engineer-Rollen ergibt sich daraus ein vielseitiger Werkzeugkasten. Der Kurs gibt Orientierung in der Architektur und ihren typischen Bausteinen.

!Kursinhalt

!1. Aufbau eines Modern Data Stack
*Ingestion, Storage, Transformation und Serving
*Beispielarchitekturen
*Typische Anbieter und Werkzeuge

!2. Werkzeuge je Schicht
*Fivetran, Airbyte und Co. für Ingestion
*Cloud Warehouses wie Snowflake oder BigQuery
*dbt für Transformationen

!3. Zusammenspiel und Schnittstellen
*Datenformate und Konventionen
*Orchestrierung über Tools hinweg
*Beobachtung über Werkzeuggrenzen

!4. Kosten und Skalierung
*Verbrauchsabhängige Modelle
*Steuerung von Workloads
*Wachstum mit der Datenmenge

!Berufliche Relevanz

*Sicheres Auftreten in Architekturentscheidungen
*Bessere Auswahl passender Werkzeuge je Anforderung
*Profilierung als methodisch fundierte:r Analytics Engineer