Beschreibung
Der Data Engineer – manchmal auch Big Data Engineer oder Big Data Architect genannt – kümmert sich im Data Science-Team um alle Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten.
Diese Weiterbildung setzt sich aus nachfolgenden Modulen zusammen:
*Grundlagen Programmierung (Python, C#)
*Excel für Power BI sowie PowerPivot: Datenanalyse & Visualisierung
*Moderne Datenanalyse mit SQL-Server: SQL Grundlagen und die Verknüpfung zu Power BI, Power Pivot und Azure
*Power BI Basics and Avanced
*Cloud Grundlagen Microsoft (Azure)
*Cloud Data Grundlagen (Azure Data)
*Data Engineering on Microsoft Azure
Vor Trainingsbeginn finden ein Beratungsgespräch und ggf. ein Einstufungstest statt.
*Wir erstellen, je nach Ihren Vorkenntnissen und beruflichen Perspektiven, einen individuellen Lehr- und Weiterbildungsplan für Sie.
*Wir unterstützen Sie bei der Überarbeitung Ihrer Bewerbungsunterlagen und bei der Jobsuche während der Weiterbildung.
Hinweis zum Ablauf
Modularer Aufbau mit Selbstlernphasen.
Zielgruppe
In der Regel haben Data Engineers einen beruflichen Hintergrund in Informatik, Wirtschaftsinformatik und Computer-Technik. Das schließt aber nicht aus, dass jemand mit einer statistischen Grundausbildung, der zugleich erste Erfahrungen im Bereich Engineering hat, sich im Bereich Data Engineering spezialisiert. Es sollte jedoch ein gutes mathematisches Verständnis vorhanden sein.
Zielsetzung
Die Teilnehmenden beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen, wie man Daten, die in Dateien in einem Datenmeer gespeichert sind, interaktiv untersuchen kann. Darauf aufbauend lernen sie die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie sie die Daten mit denselben Technologien umwandeln können, die für den Dateningest verwendet werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung geschützt sind. Am Ende können die Teilnehmenden ein Echtzeit-Analysesystem erstellen, um Echtzeit-Analyselösungen zu entwickeln.
Hinweis für Menschen mit Behinderungen
Kann auch im Home Office absolviert werden.
Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss
Microsoft-Zertifizierungen:
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure
Management-Zertifizierungen:
KANBAN Foundation
Förderungsmöglichkeiten
AZAV-Zertifiziert: Bildungsgutschein (Arbeitssuchende), Qualifizierungschancen-Gesetz (ehemals WeGebAU für Beschäftigte), Europäischer Sozialfonds ESF (Kurzarbeit oder Transfergesellschaften), Berufsförderungsdienst (BFD), Berufsgenossenschaft (BG) sowie Rentenversicherungsträger (DRV).
Teilnahmevorraussetzungen
Beratungsgespräch
Preishinweis
Umsatzsteuerfrei.
