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
Strukturierung von Data Warehouses legt den Fokus darauf, wie Data Engineering genutzt wird, um leistungsfähige, skalierbare Data Warehouse-Architekturen in Produktionsumgebungen zu entwickeln.
Lerninhalte
<p>Strukturierung von Data Warehouses legt den Fokus darauf, wie Data Engineering genutzt wird, um leistungsfähige, skalierbare Data Warehouse-Architekturen in Produktionsumgebungen zu entwickeln. Hier werden nicht nur grundlegende Konzepte vermittelt, sondern auch fortgeschrittene Methoden der Datenmodellierung, ETL- und ELT-Prozesse, die gezielt auf den Aufbau und Betrieb moderner Data Warehouses in Cloud- und On-Premises-Umgebungen zielen. Sie steigen mit praxisbezogenen Python- und SQL-Codes direkt in die technische Umsetzung ein. Durch die Arbeit mit Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka und Streaming Data lernen Sie, Datenpipelines stabil und skalierbar zu gestalten, Datenqualität zu sichern und Big Data sowie Batch Processing-Anforderungen zu erfüllen.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Wesentliche Data Engineering-Kernbegriffe wie Data Warehouse, Cloud Data Warehouse, Data Pipeline, Datenmodellierung und Dateninfrastruktur verstehen</li><li> Überblick über Analytics Engineering und die Rolle des Data Engineer im Aufbau von ETL-, ELT- und Big Data-Prozessen</li><li> Typische Herausforderungen beim Design skalierbarer Data Warehouses in Cloud Computing-Szenarien</li><li> Einführung in SQL und Python für Datenmanagement und Data Warehouse-Strukturierung</li><li> Datenstrukturen, Data Modeling-Prinzipien und Anforderungen an Data Quality</li><li> Vergleich Cloud Data und On-Premises Ansätze</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Umsetzung von Data Warehouse-Strukturen mit Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka für Streaming Data und Batch Processing</li><li> Entwicklung widerstandsfähiger Datenpipelines für verschiedene Cloud Data Warehouse-Plattformen</li><li> gezielte Fehlerbehandlung in ETL-Prozessen, Sicherung von Data Quality und Überwachung der Data Infrastructure</li><li> Implementation von Automatisierung und Monitoring mit Cloud Computing-Technologien</li><li> Teststrategien und Best Practices für nachhaltige Datenintegrität</li><li> Nutzung leistungsoptimierter SQL- und Python-Skripte</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Analyse der Data Warehouse-Performance und Schwachstellen in Datenpipelines identifizieren</li><li> Anwendung statistischer Methoden auf Cloud Data und Big Data</li><li> Visualisierung und Reporting für Analytics Engineering</li><li> Sicherstellung der Reproduzierbarkeit durch umfassende Dokumentation</li><li> Datenintegration aus verschiedenen Quellen</li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Umsetzung typischer Data Warehouse-Projekte in realen Cloud Data Warehouse-Architekturen</li><li> Skalierung und Optimierung von ETL/ELT-Datenpipelines mit Big Data und Streaming Data</li><li> Integration moderner Tools wie dbt und Airflow im Produktionsbetrieb</li><li> Einführung in Trends rund um Data Engineering und Cloud Data</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Strukturierung von Data Warehouses“
Ist „Strukturierung von Data Warehouses“ 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 „Strukturierung von Data Warehouses“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Strukturierung von Data Warehouses“?
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 „Strukturierung von Data Warehouses“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Strukturierung von Data Warehouses“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.