Data Pipeline Debugging richtet sich an Data Engineers und Fachkräfte, die sich gezielt mit den Herausforderungen und Details moderner Datenpipelines auseinandersetzen möchten. Dieser Kurs hebt sich durch seinen klaren Fokus auf Debugging, Optimierung und Störungsbeseitigung in komplexen Data Engineering-Umgebungen ab. Im Zentrum stehen praxisrelevante Szenarien rund um ETL, ELT, Streaming Data und Batch Processing, die in realen Cloud Data Warehouse-Umgebungen auftreten. Mit dem gezielten Einsatz von Python, SQL, Apache Spark, Airflow, Kafka, dbt und weiteren Toolsets lernen Sie, datengetriebene Probleme systematisch zu identifizieren, Ursachen zu analysieren und robuste Lösungen für Datenpipelines in industriellen Settings zu entwickeln. Data Engineering-Technologien wie Big Data und Cloud Computing werden praxisnah angewandt. Besonderes Augenmerk liegt auf der Sicherstellung von Data Quality und der Integration in moderne Data-Infrastruktur.
Grundlagen und Kernkonzepte- Tiefgehende Einführung in die zentralen Begriffe Data Engineering, Data Pipeline und Analytics Engineering, speziell im Kontext von Data Pipeline Debugging
- Technologische Evolution - von traditionellen Datenflüssen bis zu Cloud Data Warehouse und Streaming Data
- Erkennen häufiger Störfaktoren und typischer Fehlerursachen im Data Engineering-Workflow
- Vergleich klassischer ETL- und moderner ELT-Prozesse für Datenpipelines
- Anforderungen an Data Quality und Relevanz robuster Data Modeling-Prinzipien
- Infrastrukturabhängigkeiten bei der Implementierung von Datenpipelines in Cloud Computing-Umgebungen
- Integration verschiedener Tools wie Apache Spark, Kafka und dbt
Technische Implementierung und Praxis
- Beispielhafte Implementierung und Debugging von komplexen Datenpipelines mit Python, SQL, Airflow und Cloud Data
- Umgang mit typischen Fehlerbildern und Debugging-Routinen für Data Engineering-Prozesse
- Bewährte Workflows zur schnellen Identifikation von Problemen in Echtzeit- und Batch Processing-Umgebungen
- Techniken zur Stabilisierung und Überwachung hochwertiger Datenflüsse in Big Data-Szenarien
- Modulares Testen, Datenvalidierung und Verbesserungen der Data Quality
- Integration automatisierter Überwachungstools für kontinuierliches Monitoring
Analyse, Interpretation und Validierung
- Präzise Fehleranalyse und Ursachenverfolgung in Datenpipelines für Data Engineers
- Nutzung statistischer Methoden, um Data Quality und Korrektheit zu evaluieren
- Analyse des Zusammenspiels zwischen Data Modeling und Pipeline-Stabilität
- Umfassende Dokumentation aller Debugging-Schritte für Wiederverwendbarkeit und Data-Infrastruktur-Compliance
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Ausarbeitung realer Problemstellungen aus dem Data Engineering-Umfeld mit Fokus auf Data Pipeline Debugging