Grundlagen des Data Engineering in der Cloud

Da Unternehmen riesige Mengen an Informationen generieren, ist die Fähigkeit, zuverlässige Systeme zu entwickeln, die diese Daten erfassen, speichern und analysieren, wichtiger denn je. Dieser Kurs führt Sie in die Grundprinzipien des Data Engineerings auf modernen Cloud-Infrastrukturen ein. Sie werden vom Verständnis grundlegender Datenkonzepte zum Entwurf skalierbarer Pipelines übergehen, die Business Intelligence und maschinelles Lernen unterstützen. Anhand von klaren, schriftlichen Erläuterungen und strukturierten Beispielen lernen Sie, wie Sie die richtigen Speicherlösungen auswählen, Streaming- und Batch-Daten verarbeiten und saubere Datenarchitekturen pflegen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie die Kernkonzepte, Terminologie und Rollen im Cloud Data Engineering. 2. Vergleichen und wählen Sie die geeigneten Cloud-Speicheroptionen aus, von Data Lakes bis hin zu relationalen Datenbanken. 3. Entwerfen Sie Batch- und Streaming-Daten-Pipelines mit Pub/Sub und Dataflow. 4. Abfrage und Verwaltung umfangreicher analytischer Datensätze mit BigQuery. 5. Integrieren Sie moderne Data Lakehouse-Muster und dbt-Konzepte für eine effiziente Datentransformation. 6. Implementieren Sie die wesentlichen Daten-Governance-, Zugriffskontroll- und Pipeline-Observabilitätsfunktionen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Architekturkonzepten, bevor er sich dem praktischen Pipeline-Design widmet. Sie gehen Schritt für Schritt von der Datenaufnahme und Speicherauswahl zur Verarbeitung, Transformation und analytischen Abfrage vor. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Technologieenthusiasten, die eine anfängerfreundliche Einführung in Cloud-Datensysteme suchen. Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit Cloud- oder Data-Engineering erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Grundlage für Cloud Data Engineering auf.