Diese Weiterbildung vermittelt dir Grundlagen der Datenintegration in modernen Datenumgebungen. Du lernst, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen über SQL, Python, APIs, Data-Engineering-Konzepte und Cloud-nahe Werkzeuge zusammengeführt und für Analyseprozesse vorbereitet werden.

Kursinhalt
  • Daten aus relationalen Datenbanken, APIs und Webquellen erschließen
  • SQL-Abfragen mit Joins, Subqueries, Views und Common Table Expressions für kombinierte Datenbestände nutzen
  • pandas zur Datenaufbereitung, Qualitätsprüfung und explorativen Analyse einsetzen
  • ETL-, ELT- und dbt-Konzepte für integrierte Datenflüsse einordnen
  • Snowflake, Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, Spark und Databricks als Ziel- und Verarbeitungsumgebungen kennenlernen

Berufliche Relevanz
  • Du verstehst, wie Datenquellen fachlich und technisch zusammengeführt werden.
  • Du kannst Integrationsanforderungen in Analytics- und Data-Engineering-Projekten besser einordnen.