Professional Certificate Program in Data Engineering (In Zusammenarbeit mit der Purdue University)

Professionelles Zertifikatsprogramm in Data Engineering

In Zusammenarbeit mit der Purdue University, AWS und Microsoft Azure

Programmdauer: 7 Monate (Live-Kurse & eLearning)
Live-Klassen: 5–8 Std./Woche an Wochenenden
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Beschleunigen Sie Ihre Karriere mit dem Professional Certificate Program in Data Engineering der Purdue University Online. Dieses Programm kombiniert Theorie, Fallstudien und umfangreiche praktische Übungen, um eine umfassende Ausbildung im Bereich Data Engineering zu bieten.

Das Programm ist ausgerichtet auf die Zertifizierungen DP-203 Azure Data Engineer Associate, AWS Certified Data Engineer – Associate und SnowPro® Core Certification und befähigt Sie, diese branchenweit anerkannten Zertifikate zu erwerben.

Sie erlernen Fähigkeiten wie verteilte Datenverarbeitung mit Hadoop, großflächige Datenverarbeitung mit Spark, den Aufbau von Datenpipelines mit Kafka sowie die Verwaltung von Datenbanken auf On-Premise-, AWS- und Azure-Infrastrukturen.

Das Programm richtet sich an erfahrene Fachkräfte und kombiniert selbstgesteuertes Lernen, Live-Online-Kurse, praktische Projekte und integrierte Labore, um ein praxisnahes und interaktives Lernerlebnis zu gewährleisten.

Hauptmerkmale

• Kursmaterialien auf Englisch

• In Zusammenarbeit mit Purdue University Online

• Für Anfänger bis Fortgeschrittene

• 7 Monate Live-Unterricht durch Branchenexperten (5–8 Stunden/Woche, Wochenendtermine)

• 150+ Stunden Live-Klassen und projektbegleitende Mentor-Unterstützung

• 20+ Stunden eLearning-Video-Inhalte

• 250+ Stunden empfohlene Studien- und Praxiszeit

• Flexibles Lernen mit Aufzeichnungen der Sitzungen und 24/7-Zugang

• 20+ Tools für praktische Erfahrung

• Ausgerichtet auf Microsoft DP-203, AWS Certified Data Engineer – Associate und SnowPro® Core

• Capstone-Projekt aus 3 Domänen und 14+ Projekten mit Branchendatensätzen von YouTube, Glassdoor, Facebook usw.

• Netzwerkvorteile über die Purdue Alumni Association

• Zertifikat nach Abschluss vom Purdue University Online

• Offizielles Badge/Zertifikat auf dem Microsoft Learn Portal

Interaktives Lernerlebnis

• Peer Interaction: Vernetzen Sie sich mit anderen Lernenden und Mentoren in Echtzeit über Slack.

• Flexibles Lernen: Verpassen Sie keine Sitzung—Aufzeichnungen stehen jederzeit zur Verfügung.

• Mentorensitzungen: Erhalten Sie Expertenunterstützung bei Projekten und Fragestellungen.

• Dedizierte Betreuung: Ein Cohort-Manager unterstützt Sie persönlich und sorgt dafür, dass Sie auf Kurs bleiben.

Über die Purdue University

Die Purdue University ist eine führende öffentliche Forschungsuniversität, bekannt für praxisnahe Lösungen zu aktuellen Herausforderungen. Laut U.S. News & World Report gehört sie seit vier Jahren in Folge zu den 10 innovativsten Universitäten der USA und ist führend in Forschung und Innovation.

Welchen Mehrwert bringt die Purdue University in das Programm ein?

Der Lehrplan des Programms wird mit Unterstützung der Universität entwickelt und überprüft, was dem Programm eine hohe Qualität und ein gemeinsames Abschlusszertifikat verleiht. Bitte beachten Sie, dass der Live-Unterricht nicht von tatsächlichen Mitarbeitern der Universität, sondern von vielen erfahrenen Branchenexperten gehalten wird, die für die jeweiligen Themen geeignet sind.

Lernziele

• Daten aus mehreren Quellen sammeln, verarbeiten und speichern (Cloud & On-Premise).

• Datenpipelines mit AWS-Diensten ingestieren, transformieren und orchestrieren, unter Sicherstellung der Datenqualität.

• Big Data effizient verarbeiten, um Geschäftsproduktivität zu steigern (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit).

• Amazon Kinesis für Echtzeit-Datenverarbeitung und QuickSight für Visualisierung nutzen.

• Grundkenntnisse in Scala und dessen Entwicklungsumgebung für Big-Data-Anwendungen erwerben.

• Hadoop-Ökosystem beherrschen (Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, ZooKeeper, Oozie, Sqoop, Flume).

• Praktische Datenlösungen für verschiedene Geschäftsbereiche implementieren.

• Azure-Datenspeicher- und Verarbeitungslösungen entwerfen und verwalten (Cosmos DB, SQL Database, Synapse Analytics, Data Lake, Data Factory, Stream Analytics, Databricks, Blob Storage).

• Sichere und skalierbare Snowflake-Lösungen entwickeln.

• Programmkenntnisse anwenden, um industriefähige Data Engineering-Produkte mit AWS EMR und anderen Tools zu erstellen.

Abgedeckte Fähigkeiten (Auswahl)

• Echtzeit-Datenverarbeitung

• Datenpipelines

• Big Data Analytics

• Datenvisualisierung

• Datenbereitstellung und Speicherlösungen

• Apache Hadoop & Spark

• Dateningestion & Transformation

• Sicherheitsanforderungen und Verschlüsselung

• Data Governance & Compliance

• KI-Skalierung und Predictive Analytics

• Workflow-Automatisierung

• Ethik und Compliance bei KI

Zielgruppe

Data Engineers bauen und pflegen Datenarchitekturen für die Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung in großmaßstäblichen, datenintensiven Anwendungen. Ideal für:

• IT-Professionals

• Datenbankadministratoren

• Einsteiger im Bereich Data Engineering

• BI-Entwickler

• Data Scientists, die ihre Fähigkeiten erweitern wollen

Voraussetzungen

• Erfahrung: Idealerweise 2+ Jahre Berufserfahrung

• Bildung: Abitur, Bachelor oder gleichwertig

• Fähigkeiten: Grundkenntnisse in Programmierung und Mathematik

Lernpfad

• Python Basics für Data Engineering

• Datenbankmanagement mit SQL

• NoSQL mit MongoDB

• Big Data mit Hadoop & Spark

• AWS Tech Essentials

• AWS Certified Data Engineer – Associate

• Azure Fundamentals

• Azure Data Engineer

• Data Engineering Capstone

Wahlfächer:

• Snowflake SnowPro Core Certification

• Versionskontrolle mit Git

• Google Cloud Platform Fundamentals

• Generative AI Masterclass

Kursinhalte (Auswahl)

Kurs 1: Python Basics für Data Engineering

• Prozedurale & objektorientierte Programmierung

• Schleifen, Bedingungen, Datentypen, Operatoren, Strings

• Multi-Threading & Anwendungen in der Datenverarbeitung

Kurs 2: Datenbankmanagement mit SQL

• Datenbankstrukturen & Beziehungen

• SQL-Abfragen, Joins, Subqueries, Views, Indexierung

• Sicherheits- und Zugriffskontrollen

Kurs 3: NoSQL mit MongoDB

• Datenmodellierung, Indexierung, Sicherheit

• Aufbau effizienter Datenpipelines

• Praktische Anwendung auf reale Projekte

Kurs 4: Big Data mit Hadoop & Spark

• Hadoop-Ökosystem (HDFS, MapReduce, Hive, Pig, YARN)

• Spark: RDDs, PySpark, Machine Learning

• Datenstreaming & Batch-Verarbeitung

Kurs 5: AWS Tech Essentials

• AWS Management Console, Speicher & Datenbanken

• Load Balancing, Auto Scaling, IAM, VPC, EC2, Lambda

Kurs 6: AWS Certified Data Engineer – Associate

• Data Engineering auf AWS

• DynamoDB, RDS, Redshift, Athena, Glue

• Container & Orchestrierung (Docker, ECS)

Kurs 7: Azure Fundamentals

• Kernprinzipien von Cloud Computing

• Azure Dienste: VMs, Web Apps, SQL-Datenbanken, AD, Sicherheit & Compliance

Kurs 8: Azure Data Engineer (DP-203)

• Batch & Streaming Datenverarbeitung

• Azure SQL Database, Synapse, Data Lake, Data Factory, Databricks

• Sicherheit & Performance-Optimierung

Kurs 9: Data Engineering Capstone

• Praxisprojekte: ETL, Streaming, Analyse, Visualisierung

• Beispielprojekte: Market Basket Analysis, YouTube Video Analytics, E-Commerce Analytics

Wahlfächer: Snowflake, GCP, Git, Generative AI

FAQs

• Programmformat: Vollständig online, 80:20 Theorie-Praxis, Live-Projekte und Fallstudien

• Zeitplan & Aufzeichnungen: 7 Monate, 5–8 Std./Woche an Wochenenden, Sitzungen werden aufgezeichnet

• Vollzeitjob möglich: Ja, flexible Wochenendtermine & selbstgesteuertes Lernen

• Data Engineering Definition: Aufbau und Wartung von Systemen zur Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Rohdaten

• Data Engineer Aufgaben: Daten sammeln, bereinigen, transformieren, analysieren

• Vorteile des Zertifikats: Purdue University Online Zertifikat, Ausrichtung auf Microsoft, AWS, Snowflake, Zugang zur Alumni Association, Live-Sessions zu AI-Themen

• Vorwissen nötig: Grundkenntnisse in Programmierung empfohlen, aber keine zwingend notwendig