Schulung - Big Data II - Praxis-Vertiefung

Dieses Big Data Training zeigt Ihnen, wie moderne Datenplattformen praktisch aufgebaut, erweitert und betrieben werden. Im Mittelpunkt steht die Umsetzung realer Datenpipelines: Sie laden Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren und modellieren diese strukturiert und lernen, wie Daten zuverlässig, skalierbar und nachvollziehbar bereitgestellt werden.
In dieser Data Engineering Schulung arbeiten Sie mit aktuellen Werkzeugen wie dlt, dbt, DuckDB, Apache Spark und Apache Kafka. Sie lernen, wie moderne ELT-Workflows entstehen, wie Datenqualität sichergestellt wird und wie sich Batch- und Streaming-Prozesse in einer produktionsnahen Umgebung verbinden lassen.
Das Seminar legt den Fokus auf praktische Handlungsfähigkeit. Sie arbeiten mit realistischen Musterdaten, entwickeln End-to-End-Datenpipelines und erhalten Vorlagen, Patterns und Best Practices, die Sie auf eigene Projekte übertragen können.

Ihre Vorteile / Nutzen
Für Teilnehmende:
Sie können moderne Datenpipelines eigenständig planen, entwickeln, testen und stabil betreiben. Sie gewinnen Sicherheit im Umgang mit wichtigen Data-Engineering-Tools und verstehen, wie Spark, Kafka, dbt, DuckDB und dlt in realen Datenplattformen zusammenspielen.

Für Unternehmen:
Unternehmen profitieren von skalierbaren, wartbaren und effizient betriebenen Datenprozessen. Dadurch entsteht eine verlässliche Grundlage für Analytics, Reporting, KI-Anwendungen und datenbasierte Produkte.
Dieses Seminar eignet sich für alle, die Big Data praktisch anwenden und moderne Datenpipelines selbst entwickeln möchten.
Jetzt Platz sichern und teilnehmen.

Seminarziel
Sie entwickeln die Fähigkeit, moderne Datenpipelines eigenständig zu planen, zu implementieren und zu betreiben. Dabei verbinden Sie Data Engineering Best Practices mit praktischer Umsetzung in den Bereichen Datenaufnahme, Transformation, Datenqualität, Batch-Verarbeitung, Streaming und Performanceoptimierung.

Lernziele - Sie lernen:

• Daten aus APIs, Datenbanken und Dateien strukturiert zu laden, zu transformieren und aufzubereiten. 
• Moderne ETL- und ELT-Workflows zu entwerfen und in Data-Engineering-Projekten umzusetzen. 
• dlt für Data Ingestion, Schema Evolution und inkrementelles Laden einzusetzen. 
• dbt für Datenmodellierung, Tests, Dokumentation und Data Quality zu nutzen. 
• DuckDB für lokale Analytics, schnelle Datenexploration und OLAP-Szenarien einzusetzen. 
• Apache Spark für verteilte Batch-Verarbeitung zu verwenden und Performanceprobleme zu erkennen. 
• Apache Kafka für Event Streaming und Echtzeit-Datenpipelines zu konfigurieren. 
• Datenpipelines zu überwachen, zu testen und produktionsnah zu betreiben. 
• Performance- und Kostenfaktoren in Datenplattformen zu bewerten. 
• Best Practices für stabile, wartbare und nachvollziehbare Datenpipelines anzuwenden.