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
Datenmodellierung für Analysen präsentiert einen spezialisierten Ansatz zur Entwicklung und Optimierung von Data Engineering-Lösungen, wobei ein klarer Fokus auf Datenmodellierung und Analytics Engineering in produktiven Umgebungen gelegt wird.
Lerninhalte
<p>Datenmodellierung für Analysen präsentiert einen spezialisierten Ansatz zur Entwicklung und Optimierung von Data Engineering-Lösungen, wobei ein klarer Fokus auf Datenmodellierung und Analytics Engineering in produktiven Umgebungen gelegt wird. Im Mittelpunkt stehen der differenzierte Aufbau von Data Pipelines, der methodische Einsatz von ETL- und ELT-Techniken sowie die Nutzung fortschrittlicher Werkzeuge wie Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka für verlässliche Datenintegration. Besonderes Augenmerk liegt auf realitätsnaher Anwendung, z. B. beim Entwurf komplexer Data Warehouse-Architekturen, effizienter Nutzung von Streaming Data und Batch Processing, sowie der Sicherstellung von Data Quality und Compliance-Anforderungen in verschiedenen Cloud Data Warehouse- und Cloud Computing-Umgebungen. Der Kurs hebt sich dadurch ab, dass er datenmodellgetriebene Lösungsansätze mit aktuellen Branchentrends verknüpft und dadurch gezielt auf heterogene Datenquellen, anspruchsvolle Data-Infrastruktur und Big Data-Projekte eingeht. </p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Konkrete Definition zentraler Begriffe wie Data Engineering, Datenmodellierung und Analytics Engineering</li><li> Systematischer Vergleich von Data Pipeline-, ETL- und ELT-Architekturen</li><li> Typische Herausforderungen bei Big Data, Cloud Data Warehouse, Streaming Data und Batch Processing-Projekten</li><li> Detaillierte Betrachtung infrastruktureller Aspekte bei Data-Infrastruktur und Cloud Computing</li><li> Integration von Data Modeling-Techniken in existierende Datenpipelines</li><li> Branchenübergreifende Einsatzmöglichkeiten von Data Engineering-Lösungen </li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Umsetzung von Data Pipelines unter Nutzung von Python, SQL, Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka</li><li> Entwicklung von ETL-Jobs, ELT-Prozessen und komplexen Data Warehouse-Strukturen</li><li> Fehlerquellen in Datenpipelines und Strategien zur Sicherung der Data Quality</li><li> Skalierung mit Cloud Services in hybriden oder Public Cloud Data Warehouse-Umgebungen</li><li> Automatisierung von Workflows für Analytics Engineering und Data Modeling</li><li> Optimierung bestehender Data Engineer-Prozesse in produktiven Dateninfrastrukturen </li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Bewertung der resultierenden Data Models hinsichtlich Analytics-Performance und Data Quality</li><li> Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen und Data Engineering-Workflows</li><li> Statistische Validierungen direkt auf integrierten Datenmodellen</li><li> Berücksichtigung von Limitierungen spezifischer Data Engineering-Ansätze</li><li> Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen innerhalb der Datenpipelines</li><li> Monitoring und fortlaufende Evaluierung der Data Engineering-Implementierungen </li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Bearbeitung realer Case Studies mit Fokus auf Data Pipeline-Design und Data Warehouse-Optimierung</li><li> Anwendung von Streaming Data- und Batch Processing-Technologien im industriellen Kontext</li><li> Integration heterogener Daten aus mehreren Quellen mit Data Modeling-Strategien</li><li> Stufenweiser Aufbau von skalierbaren Big Data- und Cloud Data-Lösungen</li><li></li></ul>
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Häufige Fragen zu „Datenmodellierung für Analysen“
Ist „Datenmodellierung für Analysen“ 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 „Datenmodellierung für Analysen“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Datenmodellierung für Analysen“?
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 „Datenmodellierung für Analysen“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Datenmodellierung für Analysen“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.