Die Arbeit im Bereich Data Engineering bildet eine der zentralen Grundlagen datengetriebener Unternehmensprozesse. Aufgabe ist es, Datenflüsse zwischen Quell- und Zielsystemen zu konzipieren, zu pflegen und weiterzuentwickeln, sodass Fachbereiche belastbare Informationen erhalten.

!Kursinhalt

!1. Aufbau und Einordnung des Data Engineering
*Abgrenzung zu Data Analytics und Data Science
*Typische Bausteine eines Datenstacks
*Rollenverständnis im interdisziplinären Team

!2. Quellsysteme und Datenanbindung
*Relationale und nicht relationale Quellen
*Anbindung von APIs und Dateiformaten
*Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten

!3. Verarbeitungs- und Speicherarchitekturen
*Batch- und Streaming-Verarbeitung im Vergleich
*Einsatzszenarien für Data Lakes und Data Warehouses
*Grundprinzipien moderner Cloud-Plattformen

!4. Qualität, Betrieb und Weiterentwicklung
*Überwachung von Datenpipelines
*Fehlerbehandlung und Wiederanlauf
*Dokumentation und Versionierung

!Berufliche Relevanz

*Grundlage für den Aufbau verlässlicher Datenprozesse
*Voraussetzung für die Zusammenarbeit mit Analytics und Fachbereichen
*Basis für spezialisierte Rollen im Datenumfeld