Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahe Grundlagen für den Aufbau und das Verständnis von Datenpipelines. Im Mittelpunkt stehen Datenzugriffe mit SQL, Python-basierte Aufbereitung mit pandas sowie Data-Engineering-Konzepte rund um ETL, ELT, dbt, Spark, Databricks, Docker und Linux.

Kursinhalt
  • Daten aus Datenbanken, APIs und Webquellen einlesen und für Analysen vorbereiten
  • SQL-Abfragen, Joins, Subqueries, Views und Common Table Expressions in Datenflüsse integrieren
  • Daten mit pandas prüfen, transformieren, aggregieren und visualisieren
  • ETL- und ELT-Konzepte sowie dbt für strukturierte Transformationsprozesse einordnen
  • Linux, Docker, Spark und Databricks als technische Grundlagen für Data-Engineering-Workflows kennenlernen

Berufliche Relevanz
  • Du verstehst, wie Daten von der Quelle bis zur Auswertung verarbeitet werden.
  • Du kannst Pipeline-Schritte fachlich und technisch nachvollziehen und Datenprozesse gezielter mitgestalten.