Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Data Pipeline Debugging richtet sich an Data Engineers und Fachkräfte, die sich gezielt mit den Herausforderungen und Details moderner Datenpipelines auseinandersetzen möchten.
Lerninhalte
<p>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. </p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Tiefgehende Einführung in die zentralen Begriffe Data Engineering, Data Pipeline und Analytics Engineering, speziell im Kontext von Data Pipeline Debugging</li><li> Technologische Evolution - von traditionellen Datenflüssen bis zu Cloud Data Warehouse und Streaming Data</li><li> Erkennen häufiger Störfaktoren und typischer Fehlerursachen im Data Engineering-Workflow</li><li> Vergleich klassischer ETL- und moderner ELT-Prozesse für Datenpipelines</li><li> Anforderungen an Data Quality und Relevanz robuster Data Modeling-Prinzipien</li><li> Infrastrukturabhängigkeiten bei der Implementierung von Datenpipelines in Cloud Computing-Umgebungen</li><li> Integration verschiedener Tools wie Apache Spark, Kafka und dbt </li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Beispielhafte Implementierung und Debugging von komplexen Datenpipelines mit Python, SQL, Airflow und Cloud Data</li><li> Umgang mit typischen Fehlerbildern und Debugging-Routinen für Data Engineering-Prozesse</li><li> Bewährte Workflows zur schnellen Identifikation von Problemen in Echtzeit- und Batch Processing-Umgebungen</li><li> Techniken zur Stabilisierung und Überwachung hochwertiger Datenflüsse in Big Data-Szenarien</li><li> Modulares Testen, Datenvalidierung und Verbesserungen der Data Quality</li><li> Integration automatisierter Überwachungstools für kontinuierliches Monitoring </li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Präzise Fehleranalyse und Ursachenverfolgung in Datenpipelines für Data Engineers</li><li> Nutzung statistischer Methoden, um Data Quality und Korrektheit zu evaluieren</li><li> Analyse des Zusammenspiels zwischen Data Modeling und Pipeline-Stabilität</li><li> Umfassende Dokumentation aller Debugging-Schritte für Wiederverwendbarkeit und Data-Infrastruktur-Compliance </li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Ausarbeitung realer Problemstellungen aus dem Data Engineering-Umfeld mit Fokus auf Data Pipeline Debugging</li><li></li></ul>
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Häufige Fragen zu „Data Pipeline Debugging“
Ist „Data Pipeline Debugging“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Data Pipeline Debugging“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Data Pipeline Debugging“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Pipeline Debugging“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Pipeline Debugging“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.