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
Distributed Data Processing Concepts bietet Ihnen einen strukturierten Einblick in das anspruchsvolle Feld moderner Data Engineering-Prozesse, speziell zugeschnitten auf den effizienten Umgang mit Data Pipeline, ETL, ELT, Big Data und Cloud Data.
Lerninhalte
<p>Distributed Data Processing Concepts bietet Ihnen einen strukturierten Einblick in das anspruchsvolle Feld moderner Data Engineering-Prozesse, speziell zugeschnitten auf den effizienten Umgang mit Data Pipeline, ETL, ELT, Big Data und Cloud Data. Dieses Kursangebot differenziert sich durch einen gezielten Fokus auf hochskalierbare Datenverarbeitungskonzepte, wie sie für Data Engineer-Rollen in komplexen Cloud Data Warehouse-Umgebungen notwendig sind. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der Auswahl, Implementierung und Optimierung von Datenpipelines, die große, heterogene Datensätze mithilfe von Python, SQL, Apache Spark, und Airflow transformieren - inklusive Analytics Engineering und fortgeschrittener Data-Infrastruktur-Strategien.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Zentrale Data Engineering-Definitionen, grundlegende Prinzipien des Datenmanagements und spezialisierte Terminologien</li><li> Einordnung von Data Pipeline-Ansätzen: ETL, ELT, Batch Processing sowie Streaming Data und deren Unterscheidungsmerkmale</li><li> Spezifische Herausforderungen verteilter Systeme hinsichtlich Datenkonsistenz, Skalierbarkeit und Latenz</li><li> Anforderungen für Cloud Computing und Nutzung moderner Cloud Data Warehouse-Lösungen</li><li> Abgrenzung zu verwandten Disziplinen wie Data Science, Data Modeling und Analytics Engineering</li><li> Bedeutung von Data Quality und Governance für unternehmenskritische Datenprojekte</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Entwicklung und Management robuster Datenpipelines mit Python, SQL, Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka</li><li> Detaillierte Beispiele für die Anbindung, Transformation und Sicherung von Streaming Data und Batch Processing-Jobs</li><li> Typische Debugging-Szenarien, Monitoring und Logging von Datenflüssen in produktiven Datenumgebungen</li><li> Strategien zur Performance-Steigerung und Absicherung der Data-Infrastruktur in Cloud-Ökosystemen</li><li> Automatisiertes Testing und versionierte Deployments für wiederholbare Data Pipeline-Implementierungen</li><li> Methoden zur gezielten Datenmodellierung und Integration in bestehende Data Warehouse-Strukturen</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Effiziente Analyse großer Datenmengen, Prüfung der Data Quality und Identifikation von Ausreißern oder Fehlerquellen</li><li> Visualisierung verteilter Data Engineering-Ergebnisse für Data Engineer- und Analytics Engineering-Teams</li><li> Anwendung fortgeschrittener Validierungs- und Reporting-Methoden mit Python und SQL</li><li> Betrachtung von Limitationen, Annahmen und Compliance-Anforderungen bei der Auswertung</li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Bearbeitung realer Anwendungsfälle mit Fokus auf unternehmensweite Dateninfrastruktur-Optimierung</li><li> Aufbau und Pflege verteilter Datenpipelines für Streaming Data, ETL und Cloud Data</li><li> Integration, Skalierung und Monitoring großer Datenströme mit modernen Cloud- und Big Data-Technologien</li><li> Vertiefung und Diskussion zu aktuellen Data Engineering-Trends und künftigen Entwicklungen</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Distributed Data Processing Concepts“
Ist „Distributed Data Processing Concepts“ 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 „Distributed Data Processing Concepts“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Distributed Data Processing Concepts“?
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 „Distributed Data Processing Concepts“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Distributed Data Processing Concepts“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.