Diese Weiterbildung vermittelt dir ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Datenbestände zwischen Systemen, Datenbanken und Analyseumgebungen übertragen und vorbereitet werden. Die Inhalte verbinden SQL, Datenbankdesign, Python-Datenaufbereitung, Data Engineering sowie Grundlagen zu Cloud-, Warehouse- und Lakehouse-Architekturen.
Kursinhalt- Relationale Datenbanken, Tabellenstrukturen, Views und Datenbankdesign als Basis von Migrationen verstehen
- SQL für Exploration, Filterung, Aggregation und Kombination von Datenbeständen einsetzen
- Daten mit pandas aufbereiten, prüfen und für Zielsysteme strukturieren
- ETL- und ELT-Konzepte sowie dbt als Transformationslogik einordnen
- Zielumgebungen wie Data Warehouse, Snowflake, Data Lake, Lakehouse, Spark und Databricks kennenlernen
Berufliche Relevanz
- Du kannst Datenmigrationen fachlich fundierter begleiten und typische Vorbereitungs- und Prüfaufgaben nachvollziehen.
- Du stärkst dein Verständnis für Datenstrukturen, Transformationslogik und Zielarchitekturen.