Dataiku Training für Einsteiger
In diesem Training lernst Du, wie Du mit Dataiku Datenquellen anbindest, Datenprozesse visuell aufbereitest und Workflows für den produktiven Einsatz automatisierst — ohne Programmierkenntnisse. Der Fokus liegt auf Visual Recipes, Kollaboration und dem ersten Schritt hin zu skalierbaren Datenpipelines.
Worum geht es?
Dataiku ist eine kollaborative Plattform für Datenaufbereitung, Analyse und Machine Learning. Sie ermöglicht es, komplexe Datenprozesse visuell zu gestalten und zu automatisieren — auch ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse. Dieses Training vermittelt die wichtigsten Grundlagen für einen produktiven Start mit Dataiku: von der ersten Datenanbindung bis zur Automatisierung und Deployment von Workflows.
Das nimmst Du aus dem Dataiku Training mit
- Du kennst die Benutzeroberfläche von Dataiku und kannst eigenständig neue Projekte anlegen und strukturieren.
- Du bindest Datenquellen an und transformierst Daten mit Visual Recipes ohne Programmierkenntnisse.
- Du dokumentierst Workflows mit Flow Zones, Tags und Wikis und arbeitest strukturiert im Team.
- Du bereitest Workflows für den produktiven Einsatz vor: Orchestrierung, Variablen, Data Quality Checks und Partitionen.
- Du nimmst ein fundiertes Verständnis moderner Datenpipelines mit und kannst das Gelernte direkt auf eigene Use Cases übertragen.
Zielgruppe und Vorkenntnisse
Das Training richtet sich an alle, die Datenprozesse aufbereiten und automatisieren wollen: Analyst:innen, Fachbereiche und Teams, die mit Daten arbeiten. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Programm
Das Training ist praxisorientiert aufgebaut. Alle Themen werden mit Hands-on-Übungen vertieft und direkt auf eigene Use Cases übertragen.
1. Einführung in Dataiku
Überblick über die Benutzeroberfläche und erste Schritte zur Erstellung eines Projekts.
2. Datenanbindung und Datentransformation
Datenquellen einbinden, Daten verstehen und für die Verarbeitung vorbereiten.
3. Visual Recipes
Möglichkeiten zur Transformation und Verbindung von Daten — visuell, ohne Code.
4. Dokumentation und Kollaboration
Flow Zones, Tags und Wikis: Workflows strukturieren und im Team nutzbar machen.
5. Vorbereitung für das Deployment
Orchestrierung, Variablen, Data Quality Checks und Partitionen für den produktiven Einsatz.
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