Data Engineering Training
Datenpipelines, Modelle und Plattformen sicher verstehen
Data Engineering Training vermitteln praxisnah, wie Daten integriert, transformiert, modelliert und zuverlässig bereitgestellt werden. Die Inhalte reichen von modernen Datenpipelines über Data Warehousing bis zu Datenqualität und skalierbaren Datenarchitekturen.
Warum Data Engineering
Training wichtig ist
Moderne Datenlandschaften bestehen aus vielen Quellen, Plattformen und Verarbeitungsschritten. Ohne ein gemeinsames Verständnis für Datenflüsse, Modellierung und Qualität werden Pipelines schwer wartbar und neue Anforderungen nur mit hohem Aufwand umgesetzt. Data Engineering Trainings helfen Teams dabei, technische Zusammenhänge besser zu verstehen, Standards sicher anzuwenden und Datenprozesse langfristig stabil weiterzuentwickeln.
The Information Lab verbindet fachliche Tiefe in Data Engineering mit langjähriger Erfahrung in Training und Enablement. Unsere Trainer:innen arbeiten selbst in Datenprojekten und vermitteln Wissen, das direkt aus der Praxis kommt. Als ISO 27001 zertifiziertes Unternehmen arbeiten wir nach klaren Standards für Informationssicherheit. Das ist besonders relevant, wenn Trainings an bestehende Datenplattformen, interne Prozesse oder konkrete Unternehmensanforderungen anschließen.
Trainings im Überblick
Unsere Data Engineering Training vermittelt praxisnah, wie sich Daten aufbereiten, Prozesse automatisieren und Datenmodelle strukturiert weiterentwickeln lassen. Die Inhalte verbinden konkrete Tool-Anwendung mit übertragbaren Prinzipien für verlässliche und skalierbare Datenprozesse.
Formate und Module
Die Formate reichen von kompakten Einführungen über vertiefende Workshops bis zu trainingsbegleiteter Projektarbeit. Je nach Wissensstand, technischer Umgebung und Rolle können die Inhalte modular aufgebaut werden.
Einzelne Tool-Trainings wie dbt oder Alteryx lassen sich mit aufbauenden und toolübergreifenden Formaten kombinieren.
Mögliche Themen sind:
- Datenintegration
- ETL- und ELT-Prozesse
- Data Warehousing
- Datenmodellierung
- Datenqualität
- Tests
- Dokumentation
- Cloud-Datenplattformen
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Trainings & Webinare
Technologie
Ohne Grenzen
Toolagnostisch und praxisnah
Der Fokus liegt auf belastbaren Prinzipien für moderne Datenarchitekturen und Datenprozesse. So bleiben die Inhalte unabhängig von einzelnen Produkten und lassen sich auf unterschiedliche Plattformen und Tech Stacks übertragen.
Bei Bedarf können Übungen und Beispiele an bestehende Systeme, Datenquellen und konkrete Use Cases angepasst werden.
Das passende Data Engineering Training finden
Ob Grundlagenformat, technischer Workshop oder vertiefendes Training für Data Teams: Gemeinsam klären wir, welche Inhalte zum Wissensstand, zur Architektur und zu den Zielen im Unternehmen passen.
Jan Delventhal
Head of Business Development
Trainingkontakformular
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Weitere Fragen & Antworten
Warum ist ein spezielles Training für Data Engineering sinnvoll?
Moderne Datenlandschaften bestehen aus unzähligen Quellen, Plattformen und Verarbeitungsschritten. Ohne ein gemeinsames methodisches Verständnis für Datenflüsse und Modellierung werden ETL/ELT-Pipelines schnell komplex, fehleranfällig und schwer wartbar. Ein gezieltes Training stellt sicher, dass Data Teams Architektur-Standards etablieren, Datenqualität sichern und Prozesse so aufbauen, dass neue Anforderungen zügig und ohne hohen Aufwand umgesetzt werden können.
Welche Themen werden in den Data Engineering Schulungen behandelt?
Die Module decken das gesamte Spektrum der modernen Datenintegration ab. Zu den Kerninhalten gehören der Aufbau von ETL- und ELT-Prozessen, strukturiertes Data Warehousing, komplexe Datenmodellierung, automatisierte Testing-Verfahren sowie die Anbindung cloudbasierter Datenplattformen. Dabei wird stets auf eine saubere Dokumentation und die Sicherstellung der Datenqualität (Data Governance) geachtet.
Sind die Trainings auf bestimmte Tools wie dbt oder Alteryx beschränkt?
The Information Lab bietet dedizierte Tool-Schulungen, beispielsweise für dbt (Einbindung von Softwareentwicklungs-Standards in Analytics) oder Alteryx (Automatisierung von Workflows). Im Kern sind die Data Engineering Formate jedoch toolagnostisch aufgebaut. Der Fokus liegt auf belastbaren, übertragbaren Architektur-Prinzipien, die sich auf unterschiedlichste Tech-Stacks anwenden lassen.
Wie hoch ist der Praxisbezug in den Data Engineering Formaten?
Die Wissensvermittlung erfolgt durch erfahrene Consultants, die selbst täglich in hochkomplexen Infrastrukturprojekten arbeiten. Es wird nicht nur theoretisches Wissen vermittelt, sondern direkt mit praxisnahen Anwendungsfällen gearbeitet. Auf Wunsch können die Übungen direkt auf die internen Datenplattformen, bestehende Pipelines und konkrete Use Cases des Unternehmens zugeschnitten werden.
Welche Zielgruppen profitieren von diesen Schulungen?
Die Formate lassen sich modular an den jeweiligen Wissensstand anpassen. Sie eignen sich für Data Analysts, die sich in Richtung Data Engineering weiterentwickeln möchten, ebenso wie für bestehende Data Teams, die ihre Prozesse standardisieren, automatisieren oder auf moderne Cloud-Architekturen migrieren wollen.
