Inhalte der Weiterbildung:

Diese Weiterbildung vermittelt dir fundierte Kenntnisse im Bereich Data Engineering, Big Data, Cloud-Technologien und Python-Programmierung. Du lernst, große Datenmengen zu extrahieren, zu transformieren und effizient zu verarbeiten. Zusätzlich bereitest du dich auf die international anerkannte PCAP - Certified Associate in Python Programming Zertifizierung vor.

Grundlagen der Datenwissenschaft

- Daten extrahieren, bereinigen und strukturieren
- Explorative Datenanalyse
- Datenvisualisierung mit SQL und Excel
- Datenbasierte Entscheidungsgrundlagen

Relationale Datenbanken & SQL

- Grundlagen relationaler Datenbanken
- Datenbanksysteme und Datenbankentwurf
- Datenbankstrukturen und Normalisierung
- Einführung in SQL
- Erweiterte SQL-Abfragen
- Datenkonsistenz und Sicherheit
- Einführung in NoSQL

Statistik

- Deskriptive Statistik
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Hypothesentests
- Regressionsanalyse
- Varianzanalyse
- Zeitreihenanalyse

Python Programming - Certified Associate (PCAP)

- Python-Grundlagen und Syntax
- Kontrollstrukturen und Schleifen
- Datenstrukturen und Aggregationen
- Funktionen und Module
- Klassen und Objekte
- Exception Handling
- Input- und Output-Operationen
- Projektarbeit
- Zertifizierungsvorbereitung und -prüfung (PCAP-31-03)

Big Data Analytics mit Python

- Datenanalyse mit Python und IPython
- Grundlagen von NumPy
- Arbeiten mit pandas
- Datenaufbereitung und Transformation
- Datenvisualisierung
- Modellierungsbibliotheken

Big Data & Cloud Data Pipelines

- Big-Data-Technologien und Frameworks
- Apache Spark, Hadoop, Kafka, Flink, HDFS
- Entwicklung von Datenpipelines
- ETL- und ELT-Prozesse
- Apache Airflow und Datenintegration
- Streaming-Architekturen
- Data Warehousing
- Cloud-Technologien für Data Engineering
- AWS (S3, Redshift, Glue)
- Google BigQuery
- Azure Synapse

Lernziele

Nach Abschluss der Weiterbildung entwickelst du leistungsfähige Datenpipelines, verwaltest relationale Datenbanken, analysierst große Datenmengen mit Python und setzt Cloud-Technologien im Data-Engineering-Umfeld ein. Du bist in der Lage, moderne Big-Data-Architekturen zu planen und umzusetzen.