Cloud Data Engineer - Vom Einsteiger zum Experten

In diesem intensiven Kurs wirst du in die faszinierende Welt des Cloud Data Engineering eintauchen und umfassende Fähigkeiten erwerben, die deine berufliche Laufbahn nachhaltig bereichern werden. Du wirst fundierte Kenntnisse in verschiedenen Programmiersprachen erlangen, die es dir ermöglichen, komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu bewältigen. Zusätzlich wirst du in die Kunst der Datenanalyse und -visualisierung eingeführt, wodurch du in der Lage sein wirst, wertvolle Einblicke aus großen Datensätzen zu gewinnen und diese überzeugend zu präsentieren.

Dein Training im Faktencheck

Die Verbindung zwischen Daten und Cloud-Technologien wird dir in diesem Kurs besonders klar werden. Du wirst lernen, wie man Daten in der Cloud speichert, verwaltet und abruft, wodurch du in der Lage sein wirst, effizient auf große Datenmengen zuzugreifen und diese gezielt zu nutzen. Die Herstellerzertifikate, die du nach Abschluss dieses Kurses erhalten wirst, werden deine Fähigkeiten offiziell bestätigen und dir in der beruflichen Entwicklung wertvolle Türen öffnen.
Die praxisorientierte Ausrichtung dieses Kurses wird dich befähigen, reale Herausforderungen im Bereich Cloud Data Engineering erfolgreich zu bewältigen. Du wirst nicht nur technische Fähigkeiten erwerben, sondern auch lernen, wie man Datenströme analysiert, Datenmodelle erstellt und komplexe Datenbankarchitekturen entwirft. All diese Kompetenzen sind heute in der Geschäftswelt gefragter denn je und werden deine Karriere auf ein neues Niveau heben.

Bausteine

Syntax



Variablen, Data Typen, Operatoren



User Input



If…Else, While, For (Schleifen)


Arrays


Methoden (Funktionen)


Objekt orientiertes Programmieren


Arbeiten mit mehreren Klassen und Objekten


Konstruktor, Vererbung, Polymorphismen, Abstraktion


Fehlerbehandlung


Wie sieht das alles in Python aus


Repository, Git und andere Teamwork tools


Zielgruppe


Voraussetzung für den Kurs


Infos zu Ihrer Zertifizierung


PowerPivot: Ein Überblick


• Erste Schritte, Vorteile & Abgrenzung zu Pivot
• Voraussetzungen & das PowerPivot Add-In
• Das PowerPivot Fenster

Das Datenmodell


• Daten modellieren
• Verbindung zu den Datenquellen
• Datenmodell in PowerPivot umsetzen
• Pivot-Tabelle aus Datenmodell erstellen
• Daten aktualisieren

Analyse & Visualisierung


• Berechnete Spalten & Measures mit DAX-Funktionen und eine Auswahl von
• Datums- und Uhrzeitfunktionen
• Text Funktionen
• Mathematische Funktionen
• Filterfunktionen

Dashboards


• Visualisierung mit PivotCharts
• Filtern mit Datenschnitten & Zeitachsen

Flexibles Reporting mit CUBE-Funktionen


• Pivot Tabelle in Formeln auflösen
• CUBEWERT & CUBEELEMENT Funktionen verstehen

Zielgruppe



Voraussetzung für den Kurs


• Fortgeschrittene Kenntnisse in Microsoft Excel (siehe Excel für BI-Reporting)
• Excel 2013 als Software oder jünger
• Grundkenntnisse in Englisch

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Partner



Introduction into Relational Databases


Introduction into Normalization


Data Warehouses


Database Languages


Data Modelling


Physical Database Design


Indexing and Perfomance


Execution Plans


SQL Server Editions, Servers and Instances


SQL Server Queries


Database Objects


Azure SQL


SSAS Tabular Mode


Self Service BI and PowerBI


Power BI – Überblick & erste Schritte


• Einführung in Power BI
• Überblick über Power BI Desktop
• Power BI Bausteine

Daten modellieren


• Datenwelt verstehen & abgrenzen
• Zusammenhänge erkennen, diskutieren & darstellen

Daten importieren & transformieren


• Mit Datenquellen verbinden
• Daten aus Quelle abrufen
• Daten transformieren, bereinigen & laden

Datenmodell abbilden


• Beziehungen erstellen
• Hierarchien erstellen
• Berechnete Spalten vs. Measures

Einführung in DAX


• Syntax
• Berechnete Spalten erstellen
• Quick-Measures & Measures erstellen
• DAX-Funktionen für Datum, Text, Filter und Berechnungen

Visualisierungen


• Visualisierungen erstellen & anpassen & formatieren
• Slicer erstellen
• Berichte formatieren

Berichte veröffentlichen & teilen


• Report im PowerBI Service veröffentlichen
• Dashboards zusammenstellen
• Zugang zu Workspace vergeben

Zielgruppe



Voraussetzung für den Kurs


• Grundlegender Umgang mit dem PC.
• Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse sind von Vorteil, aber kein Muss.
• Erste Erfahrungen im Bereich Datenanalyse sind von Vorteil, aber kein Muss.

Infos zu Ihrer Zertifizierung



Partner



Describe core Azure concepts


• Introduction to Azure fundamentals
• Discuss Azure fundamental concepts
• Describe core Azure architectural components

Describe core Azure services


• Explore Azure database and analytics services
• Explore Azure compute services
• Explore Azure Storage services
• Explore Azure networking services

Describe core solutions and management tools on Azure


• Choose the best AI service for your needs
• Choose the best tools to help organizations build better solutions
• Choose the best monitoring service for visibility, insight, and outage mitigation
• Choose the best tools for managing and configuring your Azure environment
• Choose the best Azure serverless technology for your business scenario
• Choose the best Azure IoT service for your application

Describe general security and network security features


• Protect against security threats on Azure
• Secure network connectivity on Azure

Describe identity, governance, privacy, and compliance features


• Secure access to your applications by using Azure identity services
• Build a cloud governance strategy on Azure
• Examine privacy, compliance, and data protection standards on Azure

Describe Azure cost management and service level agreements


• Plan and manage your Azure costs
• Choose the right Azure services by examining SLAs and service lifecycle

Describe core Azure concepts


• Introduction to Azure fundamentals
• Discuss Azure fundamental concepts
• Describe core Azure architectural components

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• Explore Azure database and analytics services
• Explore Azure compute services
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Describe general security and network security features


• Protect against security threats on Azure
• Secure network connectivity on Azure

Describe identity, governance, privacy, and compliance features


• Secure access to your applications by using Azure identity services
• Build a cloud governance strategy on Azure
• Examine privacy, compliance, and data protection standards on Azure

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• Plan and manage your Azure costs
• Choose the right Azure services by examining SLAs and service lifecycle

Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads


• Einführung in Azure Synapse Analytics
• Erläuterung von Azure Databricks
• Erläuterung in Azure Data Lake-Speicher
• Beschreiben der Delta Lake-Architektur
• Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics

Design und Implementierung der Serving Layer


• Entwerfen eines multidimensionalen Schemas zur Optimierung analytischer Arbeitslasten
• Codefreie Transformation im Maßstab mit Azure Data Factory
• Befüllen von sich langsam ändernden Dimensionen in Azure Synapse Analytics-Pipelines

Data-Engineering-Überlegungen für Quelldateien


• Entwerfen eines modernen Data Warehouse mit Azure Synapse Analytics
• Sichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics

Interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools ausführen


• Möglichkeiten von Azure Synapse Serverless SQL Pools
• Abfragen von Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools
• Erstellen von Metadatenobjekten in Azure Synapse Serverless SQL Pools
• Sichern von Daten und Verwalten von Benutzern in Azure Synapse Serverless SQL Pools

Analysieren, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark


• Verstehen von Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
• Einlesen von Daten mit Apache Spark-Notebooks in Azure Synapse Analytics
• Transformieren von Daten mit DataFrames in Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
• Integrieren von SQL- und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics

Datenexploration und -transformation in Azure Databricks


• Beschreibung von Azure Databricks
• Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
• Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
• Arbeiten mit DataFrames fortgeschrittene Methoden in Azure Databricks

Daten in das Data Warehouse aufnehmen und laden


• Vewenden von Best Practices zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
• Ingestion im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory

Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines


• Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
• Codefreie Transformation im großen Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines


• Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Data Factory

Optimieren der Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse


• Optimieren der Data-Warehouse-Abfrageleistung in Azure Synapse Analytics
• Verstehen der Data-Warehouse-Entwicklerfunktionen von Azure Synapse Analytics

Analysieren und Optimieren von Data Warehouse-Speicher


• Analysieren und Optimieren von Data Warehouse-Speicher in Azure Synapse Analytics

Hybride transaktionale analytische Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link unterstützen


• Entwerfen Sie hybride transaktionale und analytische Verarbeitung mit Azure Synapse Analytics
• Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
• Abfrage von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
• Abfrage von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools

End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics


• Sichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
• Konfigurieren und Verwalten von Secrets in Azure Key Vault
• Implementieren von Compliance-Kontrollen für sensible Daten

Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics


• Ermöglichen Sie zuverlässiges Messaging für Big-Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs
• Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
• Ingest von Datenströmen mit Azure Stream Analytics

Erstellen einer Stream-Verarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks


• Verarbeiten von Streaming-Daten mit Azure Databricks strukturiertem Streaming

Erstellen von Berichten mithilfe der Power BI-Integration mit Azure Synpase Analytics


• Erstellen von Berichten mit Power BI unter Verwendung der Integration mit Azure Synapse Analytics

Integrierte Machine-Learning-Prozesse in Azure Synapse Analytics durchführen


• Verwenden des integrierten maschinellen Lernprozesses in Azure Synapse Analytics
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Dein Profil

Jetzt geht`s um dich!

  • Du möchtest lernen, Daten in aussagekräftige Modelle zu verwandeln und präzise Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Datenbankarchitekturen entwerfen, implementieren und verwalten reizt dich.
  • Datenvisualisierung ist für dich spannend, um Informationen ansprechend darzustellen.
  • Du erkennst das Potenzial von Cloud-Technologien und möchtest lernen, sie effektiv zu nutzen.


Erobere die Welt der Daten im Sturm und werde zum gefragten Cloud Data Engineer

Unsere Weiterbildungsmaßnahme ‘Cloud Data Engineer – Vom Einsteiger zum Experten’ bietet dir das Rüstzeug, um Daten zu beherrschen, Cloud-Technologien zu meistern und deine Karriere auf eine neue Ebene zu heben.

Melde dich heute an und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und Datenanalyse.

Gut beraten:

Möglicherweise stellst du dir die Frage, ob dieses Kompetenzprofil zu dir passt, ob eine Teilzeitoption für die Weiterbildung besteht oder wie diese Qualifikation dir beim Berufseinstieg von Vorteil sein könnte. Wir stehen dir gerne unverbindlich und kompetent zur Verfügung – und das mit Begeisterung für sämtliche Bildungsangebote!

Starthilfe

Um sicherzustellen, dass du nach deiner Weiterbildung optimal in deine neue berufliche Richtung starten kannst, bieten wir dir während des gesamten Weiterbildungsprozesses unsere Unterstützung bei der Bewerbung an – unabhängig von der Art der Weiterbildung. Dank unseres breiten Netzwerks zu Personaldienstleistern, regelmäßigen Informationsveranstaltungen und Recruiting-Terminen direkt bei uns vor Ort bleibst du kontinuierlich mit dem Arbeitsmarkt in Verbindung.

Deine Zertifizierung als Plus:

Egal, um welche Art von Weiterbildungsmaßnahme es sich handelt, sei es in einem bestimmten Fachbereich oder für allgemeine Fähigkeiten: Personen, die die Fertigkeit besitzen, umfangreiche und komplexe Informationen zu verarbeiten, sind stark gefragt. Als Absolvent einer zertifizierten Weiterbildung eröffnen sich dir zahlreiche Möglichkeiten. Unsere international anerkannten Zertifikate, die du während deiner Weiterbildung erwirbst, verleihen deinem Können einen entscheidenden Vorteil und setzen dich in Szene.

Dein Training im Überblick

  • Dauer: 3,5 Monate in Vollzeit
  • Ort: virtueller Klassenraum in Teams, Technik Lounge
  • Trainingsstart: jederzeit, nach Vorlage des Bildungsgutscheins
  • Zertifizierung: Azure Fundamentals, Azure Data Fundamentals, Azure Data Engineer Associate
  • Jobprofil: Cloud Data Engineer, Datenanalyst, Business Intelligence Analyst, Datenbankadministrator, Datenarchitekt, ETL-Entwickler (Extract, Transform, Load), Data Science Engineer, Big Data Engineer
  • Kompetenzen: Datenverarbeitung, Programmierung, Datenbankarchitektur, Datenmodellierung, Datenvisualisierung, Cloud-Nutzung, Tool-Kenntnisse
  • Gehaltsmedian: 5.599 €
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