In dieser Weiterbildung werden Kenntnisse im Bereich Data Engineering vermittelt. Themenschwerpunkte sind der Aufbau und die Verwaltung skalierbarer Datenarchitekturen, die Entwicklung von ETL-Pipelines sowie der Einsatz von Big-Data-Infrastrukturen. Behandelt werden außerdem Cloud-Technologien (AWS, Azure), Containerisierung mit Docker und Kubernetes, sowie Automatisierungsprozesse mit Apache Airflow und MLflow.

Die Inhalte gliedern sich unter anderem in:
  • Programmierung mit Python sowie Grundlagen in Mathematik und Statistik
  • Arbeiten mit Datenbanken (SQL, NoSQL) und Visualisierungstools (z. B. Tableau, Matplotlib)
  • Einsatz von Machine-Learning-Modellen (Regression, Klassifikation, Zeitreihenanalyse, NLP)
  • API-Entwicklung (Flask, FastAPI, Streamlit)
  • IT-Nachhaltigkeit mit ökologischen, sozialen und wirtschaftlichen Aspekten
  • Praxistage und ein Abschlussprojekt mit Anwendung des Gelernten