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
Überwachung von Datenprozessen legt den Schwerpunkt dezidiert auf Data Engineering-Praktiken zur Sicherstellung durchgängiger Datenqualität, Zuverlässigkeit und Performance von Datenpipelines und komplexen Data Engineering-Lösungen.
Lerninhalte
<p>Überwachung von Datenprozessen legt den Schwerpunkt dezidiert auf Data Engineering-Praktiken zur Sicherstellung durchgängiger Datenqualität, Zuverlässigkeit und Performance von Datenpipelines und komplexen Data Engineering-Lösungen. Der Kurs unterscheidet sich von allgemeinen Data Engineer-Angeboten durch die umfassende Einbettung von Überwachungstechnologien und -strategien in bestehende ETL- und ELT-Pipelines, sowie auf kontinuierliche Kontrolle von Batch Processing, Streaming Data und Cloud Data Warehouse-Architekturen. Sie setzen Data Quality-Metriken um, nutzen Monitoring-Tools wie Airflow, Apache Spark, Kafka oder dbt und optimieren so Echtzeit- und Cloud Data-Flüsse bis ins Produktionsumfeld. Python und SQL stehen als technische Basis im Vordergrund, ergänzt durch gezielte Szenarien für Big Data und Analytics Engineering.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Zielgerichtete Einführung in grundlegende Data Engineering- und Überwachungskonzepte</li><li> Unterschiede zwischen Data Pipeline, Batch und Streaming Data erkennen und anwenden</li><li> Einführung in Cloud Data Warehouse, Data-Infrastruktur und Monitoring-Strategien für verschiedene Datenflüsse</li><li> Spezifische Herausforderungen bei der kontinuierlichen Datenüberwachung</li><li> Relevanz von Data Quality und deren Messgrößen in Datenprozessen</li><li> Erweiterung um Sicherheitsaspekte, Compliance und Monitoring-Anforderungen in regulierten Umgebungen</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Aufbau und Integration von Monitoring-Lösungen mit Airflow, Apache Spark und dbt sowie deren Konfiguration für Data Engineering</li><li> Umsetzung typischer Workflows: Data Pipeline-Überwachung, Eskalationspfade und Fehlerbehandlung</li><li> Praxisnahe Anwendung von Python und SQL für automatisierte Datenvalidierung und Qualitätschecks</li><li> Nutzung von Cloud Computing-Services zur Überwachung von Dateninfrastruktur und skalierbaren Datenpipelines</li><li> Best Practices im Logging, Alerting und Governance für robuste Data Engineer-Prozesse</li><li> Integration von Realtime- und Batch-Monitoring in Data Warehouse- und Big Data-Projekte</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Vertiefende Methoden zur Analyse und Bewertung von Datenqualität innerhalb von Datenpipelines</li><li> Visualisierung und Reporting von Überwachungsmetriken im Kontext von Data Engineering</li><li> Systematische Validierung und Interpretation von Analytics Engineering-Ergebnissen in Produktionsumgebungen</li><li> Überwachung von Data Modeling-Prozessen mit Fokus auf Nachvollziehbarkeit und Compliance</li><li> Entwicklung belastbarer Best Practices für Data Quality und kontinuierliche Optimierung </li><li> Ergänzung weiterer Monitoring-Tools für verschiedene Datenquellen und Cloud Data-Umgebungen</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Überwachung von Datenprozessen“
Ist „Überwachung von Datenprozessen“ 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 „Überwachung von Datenprozessen“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Überwachung von Datenprozessen“?
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 „Überwachung von Datenprozessen“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Überwachung von Datenprozessen“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.