In dieser 1-tägigen Schulung "Data Engineer Einstieg" lernen Sie, wie sich die Datenbereitstellung und -aufbereitung im Zeitalter von Big Data grundlegend verändert hat. Statt des früheren stupiden Kodierens im engen Korsett der ETL-Prozesse, werden die neuen Anforderungen von Big Data und Data Science beleuchtet.
Das Seminar setzt genau an diesem Punkt an und behandelt die inhaltlichen, personellen und technologischen Anforderungen für eine erfolgreiche Umsetzung von Data Engineering.
Durch ein fiktives Anwendungsszenario wird Ihnen beispielhaft der Einsatz von Data Engineering demonstriert, damit Sie praxisnah die erlernten Kenntnisse anwenden können. Egal, ob Sie ein Einsteiger oder erfahrener Data Engineer sind, diese Schulung wird Ihnen wertvolle Einblicke und Fähigkeiten vermitteln, um effektive Datenbereitstellung und -aufbereitung in der Ära von Big Data zu meistern.
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Um neues Wissen aus Daten aufbereiten zu können, müssen diese nicht nur in geeigneter Weise aufbereitet und bereitgestellt, sondern manchmal auch erst gefunden werden. Wenn für Data Science das Gleichnis eines Labors gilt, ist Data Engineering der Maschinenraum, der das Labor mit den nötigen Geräten versorgt und ständig erweitert werden muss.
Das ist weit mehr, als ein traditioneller Spezialist für ETL (Extraktion, Transformation und Laden) bisher leisten musste. Irgendwo zwischen den Eckpunkten Architektur, Administration und Software-Entwicklung verorten die meisten das Bild vom Data Engineer. In diesem Abschnitt wird auf verschiedene aktuelle Interpretationen und Abgrenzungen eingegangen.
Neues Wissen aus Daten kann nur gewonnen werden, wenn diese in geeigneter Form aufbereitet und bereitgestellt werden. Erfolgt dies nicht in der erforderlichen Qualität, zur richtigen Zeit und im notwendigen Rahmen, so sind die erwarteten Ergebnisse im besten Fall nicht möglich und im schlimmsten Fall falsch. Damit kommt dem Prozess der notwendigen Auswahl, Vorbehandlung und Bereitstellung der Daten eine zentrale Rolle zu, wie an Beispielen gezeigt wird.
In einem fiktiven Anwendungsszenario wird der Einsatz von Data Engineering beispielhaft demonstriert und werden Daten aus verschiedenen Quellen mit geeigneten Werkzeugen verknüpft. Dabei werden verschiedene Ansätze verfolgt, um eine hohe Qualität der Daten sicher zu stellen.
Einige: Daten, Infrastruktur, Prozesse, motivierte Mitarbeiter und eine Unternehmenskultur, die den passenden Rahmen vorgibt. Und natürlich Problemstellungen, die Fragen impliziert, die mit Hilfe der aufbereiteten Daten beantwortet werden können.
In diesem Abschnitt wird ein Reifegrad-Modell für Data Engineering im Unternehmen vorgestellt und erläutert.
Was ist ein Data Engineer? Welche Anforderungen sind an einen Data Engineer zu stellen? Ist Data Engineer gleich Data Engineer? Lohnt die Investition in die Weiterbildung von gestandenen Mitarbeitern oder benötigt es Köpfe mit frischem Abschluss von der Universität? Diese und andere Fragen werden hier beantwortet.
Auf der Grundlage des vorher definierten Reifegradmodells für Data Engineering werden – ausgehend von unterschiedlichen Voraussetzungen und Rahmenbedingungen – verschiedene Start- und Entwicklungsszenarien für Unternehmen unterschiedlicher Größe skizziert.
Wie mit jeder neuen Technologie kann man auch mit Data Engineering vieles richtig und manches falsch machen. Zum Abschluss des Seminars werden mögliche Stolperfallen herausgearbeitet und Wege aufgezeigt, wie Sie diese umgehen können. Eine Checkliste hilft zudem beim „stolperfreien“ Einstieg.
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Zuletzt aktualisiert am 04.12.2023.
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