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 Monitoring ist entscheidend für die sichere und robuste Kontrolle komplexer Datenpipelines im modernen Data Engineering.
Lerninhalte
<p>Data Pipeline Monitoring ist entscheidend für die sichere und robuste Kontrolle komplexer Datenpipelines im modernen Data Engineering. Besonderen Fokus legt dieser Kurs auf die Überwachung, Fehleranalyse und Performance-Messung sämtlicher Schritte von ETL- und ELT-Prozessen in Data Pipelines - von der Datenquelle bis zur Speicherung in Data Warehouse- oder Cloud Data Warehouse-Plattformen. Einzigartig ist die umfassende Integration von Cloud Computing, Echtzeit-Streaming Data (z. B. mit Kafka), Batch Processing und systematischer Qualitätssicherung (Data Quality). Hinzu kommen Analytics Engineering-Ansätze, die speziell auf die Herausforderungen heterogener Datenströme ausgerichtet sind. Die Verwendung führender Tools wie Python, SQL, Apache Spark und Airflow wird praxisnah vermittelt - unterstützt durch infrastructure-as-code und automatisiertes Monitoring, damit Data Engineers moderne Datenpipelines auch im produktiven Cloud Data-Kontext effizient managen können.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Zentrale Prinzipien der Data Pipeline-Überwachung in Data Engineering-Projekten verstehen</li><li> Unterschiedliche Monitoring-Metriken und KPIs für Data-Infrastruktur detailliert erläutern</li><li> Vergleich und Auswahl passender Überwachungstools für Big Data-, Streaming Data- und Batch Processing-Anwendungsfälle</li><li> Zusammenhänge von ETL, ELT, Data Warehouse und Analytics Engineering im Monitoring-Kontext erkennen</li><li> Bedienung von Plattformen wie Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka zur Überwachung und Steuerung von Datenpipelines</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Schritt-für-Schritt-Monitoring von Data Pipelines mit Python, SQL sowie Cloud Computing-Frameworks demonstrieren</li><li> Anbindung verschiedener Quellen und Ziele - Data Warehouse, Cloud Data Warehouse, Streaming Data-Systeme</li><li> Implementierung von Alerting und automatisiertem Incident Management in laufenden Data Engineering-Prozessen</li><li> Analyse typischer Monitoring-Fehlerquellen und systematisches Troubleshooting im DevOps-Kontext</li><li> Integration und Skalierung der Überwachung in bestehende Data-Infrastruktur</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Interpretation von Monitoring-Dashboards, Traces und Log-Daten zur Optimierung der Data Pipeline-Performance</li><li> Validierung von Data Quality und Datenflüssen mittels automatisierten Tests</li><li> Ableitung von Optimierungsmaßnahmen für Cloud Data und Big Data-Umgebungen anhand konkreter Monitoring-Erkenntnisse</li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Konkrete Fallstudien zu Monitoring-Strategien und Notfallmaßnahmen in aktiven Datenpipelines</li><li> Anwendung kombinierter Techniken (ETL, ELT, Streaming Data, Batch Processing) zur ganzheitlichen Überwachung</li><li> Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen und Compliance-Richtlinien im Cloud Data Warehouse-Umfeld</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Data Pipeline Monitoring“
Ist „Data Pipeline Monitoring“ 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 Monitoring“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Data Pipeline Monitoring“?
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 Monitoring“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Pipeline Monitoring“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.