KURS & WEITERBILDUNG
Data Engineering
Bauen Sie skalierbare Datenplattformen mit modernem Warehousing, Batch- und Streaming-Pipelines, Orchestrierung und Datentransformation.
Online
CHF 1'250
Live-Unterricht mit Kursleitung, öffentlich oder privat.
Vor Ort
CHF 2'500
Vor Ort als öffentlicher Kurs oder Teamkurs.
Privater Teamkurs
Auf Anfrage
Privater Kurs, abgestimmt auf Ihr Engineering-Team.
Für wen ist dieser Kurs?
Data Engineers
Vertiefen Sie praktische Fähigkeiten in Warehousing, Transformation, Orchestrierung, Spark-Verarbeitung und Pipeline-Design.
Software-Fachpersonen mit Interesse an Datenplattformen
Schlagen Sie die Brücke vom Software Engineering zu moderner Datenplattform-Architektur und ihren Werkzeugen.
Forschende mit Interesse an Data Engineering und Datenmanagement
Verbinden Sie Datenmanagement-Konzepte mit praktischen Warehouse-, Verarbeitungs- und Orchestrierungsabläufen.
Was Sie lernen
Data-Engineering-Grundlagen verstehen
Lernen Sie Aufgaben, Systemarchitekturen und Modellierungsansätze moderner Cloud-Datenplattformen kennen.
Batch- und Transformationspipelines bauen
Nutzen Sie Spark, dbt und Airflow für skalierbare Datenaufnahme, Transformation, Orchestrierung und Performance-Tests.
Moderne Warehousing-Muster anwenden
Entwerfen Sie Snowflake-Umgebungen, Sicherheitskonfigurationen und strukturierte Datenmodelle für praktische Fälle.
Fortgeschrittene Themen und Reporting verbinden
Führen Sie Streaming, Visualisierung und eine Abschlussintegration zu einer vollständigen Datenplattform zusammen.
VORAUSSETZUNGEN
Was Teilnehmende mitbringen sollten
Erwartet werden mindestens ein Jahr Programmiererfahrung, SQL-Grundlagen, Sicherheit auf der Kommandozeile und idealerweise erste Python-Kenntnisse.
VORBEREITUNG
Vor Kursbeginn
Bereiten Sie sich auf praktische Arbeit mit Warehousing, Transformation, Spark-Verarbeitung, Orchestrierung und einer abschliessenden Pipeline vor.
LEHRPLAN
Inhalte von Data Engineering
Der Kurs ist online, vor Ort und als privater Teamkurs verfügbar. Öffentliche Termine finden ab einer Mindestzahl von Teilnehmenden statt. Private Kurse können an den bevorzugten Warehouse- und Orchestrierungs-Stack angepasst werden.
Data-Engineering-Grundlagen
Tag 1
Architekturgrundlagen, Snowflake, Datenmodellierung und erste Transformationsabläufe.
Data-Engineering-Grundlagen
Tag 1
Architekturgrundlagen, Snowflake, Datenmodellierung und erste Transformationsabläufe.
Theorie
- Aufgaben von Data Engineers
- Architektur von Datensystemen
- Aktuelle Branchentrends
- Wichtige Performance-Metriken
- Cloud Data Warehousing
- Relationale und dimensionale Modellierung
- Star- und Snowflake-Schemas
- Normalisierung
Praxis
- Snowflake mit Sicherheit und Zugriffskontrolle konfigurieren
- Erstes Datenmodell erstellen
- dbt für Transformation und Versionskontrolle einrichten
- Entwicklungsumgebung vorbereiten
Datenverarbeitung und Workflow Management
Tag 2
Verteilte Verarbeitung, Datenaufnahme, Orchestrierung, Spark-Tuning und praktische Pipelines.
Datenverarbeitung und Workflow Management
Tag 2
Verteilte Verarbeitung, Datenaufnahme, Orchestrierung, Spark-Tuning und praktische Pipelines.
Theorie
- Überblick über Apache Spark
- Grundsätze verteilter Systeme
- Performance-Optimierung
- DataFrame-Operationen und RDD-Transformationen
- Fehlerbehandlung, Skalierbarkeit und Speicherverwaltung
- Muster für Datenaufnahme
- Grundlagen von Apache Airflow
- DAG-Design, Scheduling, Monitoring und Abhängigkeiten
Praxis
- Datentransformationen mit Spark umsetzen
- Spark und Snowflake integrieren
- Batch-Pipeline mit Spark, dbt und Airflow bauen
- Code Review, Benchmarks, Fehlerbehandlung und Optimierung anwenden
Fortgeschrittene Themen und Abschlussprojekt
Tag 3
Streaming, Reporting und Integration mehrerer Werkzeuge.
Fortgeschrittene Themen und Abschlussprojekt
Tag 3
Streaming, Reporting und Integration mehrerer Werkzeuge.
Theorie
- Realtime-Datenverarbeitung
- Architektur von Spark Streaming
- Event-driven Architectures
- Visualisierung mit Tableau und Looker
- Best Practices für interaktive Dashboards
- Zertifizierungen und weiterführende Lernressourcen
Praxis
- Streaming- und Event-driven-Muster untersuchen
- Daten mit Snowflake-basiertem Reporting extrahieren und visualisieren
- Umfassende Multi-Tool-Pipeline entwickeln
- Abschlusslösung prüfen, optimieren und präsentieren
TECHNOLOGIEN
Technologien in Data Engineering
Diese Werkzeuge werden im öffentlichen Kurs eingesetzt. Für private Teamkurse passen wir den Stack und den Ablauf an Ihr Team an.
Data Engineering für Ihr Team?
Führen Sie den Kurs online oder vor Ort durch, angepasst an Ihren Stack und Ihre Lernziele.
LEITENDE KURSLEITUNG
Sonia Boussabeh
Leitende Kursleitung für Data Engineering
Data-Engineering-Spezialistin mit Fokus auf moderne Datenplattformen, verteilte Verarbeitung und skalierbare Pipelines. Sie bringt Praxiserfahrung in Warehousing, Orchestrierung und Transformation in den Unterricht ein.
Kommende Kurse
Datum / ZeitraumTermin 2: Oktober 2026Online — Online über Teams
StatusOffen
Aktionen
Häufig gestellte Fragen
Antworten zu Data Engineering.
Welche Kerntechnologien behandelt der Data-Engineering-Kurs?
Der Kurs konzentriert sich auf Snowflake, Apache Spark, dbt und Apache Airflow und behandelt ergänzend Visualisierung und Realtime Processing.
Eignet sich der Kurs für Teams, die bestehende Pipelines modernisieren?
Ja. Er richtet sich an Teams, die Warehouse-Design, Transformation, Orchestrierung und Skalierbarkeit verbessern.
Kann der Kurs an unseren Daten-Stack angepasst werden?
Ja. Private Kurse können Ihr Warehouse, Ihre Orchestrierung, Transformationswerkzeuge und Zielarchitektur in den Mittelpunkt stellen.