Cloud Data Warehouse und Docker lernen – Weiterbildung

Der Kurs Cloud Data Warehouse und Docker vermittelt, wie moderne Datenplattformen mithilfe von Containerisierung aufgebaut, betrieben und gewartet werden. Im Mittelpunkt steht Docker als zentrales Werkzeug, um ETL-Prozesse, Datenpipelines und Data-Warehouse-Komponenten reproduzierbar und portabel bereitzustellen. Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die technische Grundlagen im Data Engineering erwerben oder gezielt containerisierte Ansätze für Cloud-Data-Warehouse-Umgebungen erlernen möchten.

Der Kurs ist in drei aufeinander aufbauende Module gegliedert, die von den Grundlagen der Containerisierung bis zum praktischen Betrieb containerisierter Datenprozesse führen. Modul Grundlagen von Containerisierung Der Einstieg vermittelt das technische Fundament: Was ist ein Container, wie unterscheidet er sich von virtuellen Maschinen, und welche Rolle spielt Docker konkret im Data Engineering.

• Container-Konzepte im Vergleich zu klassischen Virtualisierungsansätzen
• Aufbau und Struktur von Docker-Images
• Grundlegende Docker-Kommandos und Arbeitsweisen
• Einsatzbereiche von Containern im Datenumfeld
• Vorteile portabler, reproduzierbarer Umgebungen
• Typische Einstiegsfehler und wie man sie vermeidet

Modul Nutzung von Docker mit Data Warehouses Im zweiten Modul wird der Bezug zu Data-Warehouse-Umgebungen hergestellt. Die Teilnehmenden lernen, wie containerisierte ETL-Prozesse in bestehende Datenpipelines eingebunden werden.

• Aufbau containerisierter ETL-Prozesse
• Integration von Containern in bestehende Datenpipelines
• Deployment-Ansätze für Datenservices in der Cloud
• Umgang mit Abhängigkeiten zwischen Containern
• Schnittstellen zwischen containerisierten Diensten und Data-Warehouse-Komponenten
• Praktische Übungen zum Aufbau eines einfachen containerisierten Datenflusses

Modul Betrieb und Wartung Das dritte Modul widmet sich dem laufenden Betrieb: Wie werden containerisierte Prozesse überwacht, wie geht man mit Versionsänderungen um, und wie dokumentiert man ein Docker-Setup so, dass es auch für andere nachvollziehbar bleibt.

• Überwachung containerisierter Prozesse im Betrieb
• Versionsmanagement von Images und Konfigurationen
• Nachvollziehbare Dokumentation von Docker-Setups
• Umgang mit Updates und Änderungen an bestehenden Containern
• Fehlerdiagnose bei containerisierten Datenprozessen
• Best Practices für den Übergang von Testumgebungen in den produktiven Betrieb

Praxis: Aufbau eines containerisierten Datenflusses Ergänzend zu den drei Modulen arbeiten die Teilnehmenden praktisch an einem durchgehenden Beispiel, das die Inhalte der drei Module miteinander verbindet.

• Konzeption eines einfachen Data-Warehouse-Szenarios
• Containerisierung einzelner ETL-Schritte
• Verbindung mehrerer Container zu einem Datenfluss
• Testen und Anpassen der containerisierten Umgebung
• Überwachung und Protokollierung während des Testbetriebs
• Dokumentation des eigenen Setups nach den vermittelten Prinzipien
• Rückschau typischer Stolpersteine bei der Umsetzung
• Übertragung des Gelernten auf größere Cloud-Data-Warehouse-Szenarien
• Vergleich unterschiedlicher Deployment-Strategien im Praxisbeispiel
• Diskussion von Skalierungsfragen bei wachsendem Datenvolumen
• Einordnung, wann Containerisierung sinnvoll ist und wann nicht
• Abschließende Zusammenfassung der eigenen Lernfortschritte

Der Kurs legt durchgehend Wert darauf, dass die Teilnehmenden nicht nur theoretisches Wissen über Docker erwerben, sondern ein konkretes Verständnis dafür entwickeln, wie Containerisierung im Kontext von Cloud Data Warehouses tatsächlich eingesetzt wird. Dabei wird immer wieder der Bogen von einzelnen technischen Bausteinen zu einem funktionierenden Gesamtsystem gespannt. Neben den drei Kernmodulen fließen in die praktische Arbeit auch Fragen der Zusammenarbeit im Team ein: Wie werden Docker-Setups so dokumentiert, dass Kolleg:innen sie ohne lange Einarbeitung übernehmen können, und wie lässt sich ein containerisierter Datenfluss so strukturieren, dass spätere Anpassungen nicht das gesamte System gefährden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der Schnittstelle zwischen klassischer Data-Warehouse-Architektur und der Cloud-nativen Betriebsweise über Container. Die Teilnehmenden lernen, welche Komponenten eines Data Warehouse sich gut containerisieren lassen, etwa einzelne ETL-Schritte oder Hilfsdienste, und wo häufig Grenzen liegen, etwa bei sehr großen, zustandsbehafteten Datenbankprozessen. Dieses Abwägen zwischen Machbarem und Sinnvollem zieht sich als roter Faden durch alle drei Module und wird im Praxisteil an konkreten Beispielen durchgespielt. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden eigenständig einschätzen, wie containerisierte Datenprozesse aufgebaut, integriert und im Betrieb gepflegt werden, und verfügen über praktische Erfahrung mit einem kleinen, aber vollständigen Beispielszenario.

Der Kurs richtet sich an ein breites Spektrum von Interessierten, von technischen Quereinsteiger:innen bis zu IT-affinen Fachkräften, die ihr Profil um Cloud- und Containerisierungswissen im Datenumfeld erweitern möchten.

• Quereinsteiger:innen ohne bisherigen IT-Hintergrund
• IT-Mitarbeitende, die sich in Richtung Data Engineering weiterentwickeln möchten
• Freiberufler:innen und Selbstständige mit Interesse an IT-Dienstleistungen
• Berufstätige aus anderen Fachbereichen, die IT-Kenntnisse mit ihrem bisherigen Profil kombinieren möchten
• Personen mit praktischer Tech-Erfahrung, denen ein formaler Nachweis fehlt

Der Kurs findet als virtuelles Klassenzimmer statt und ist überwiegend in Vollzeit organisiert, mit Teilzeit-Optionen für Teilnehmende mit anderweitigen zeitlichen Verpflichtungen. Die Vermittlung kombiniert konzeptionelle Erklärungen zu Container- und Data-Warehouse-Grundlagen mit praktischen Übungen direkt an containerisierten Beispielszenarien.

Die Weiterbildung umfasst laut Marktangebot 32 Termine, verteilt auf die drei Kernmodule Grundlagen, Anwendung mit Data Warehouses sowie Betrieb und Wartung. Der Umfang ermöglicht sowohl den schrittweisen Aufbau des technischen Fundaments als auch ausreichend Zeit für praktische Übungen am durchgehenden Beispielszenario.

Der Kurs schließt mit einem internen Zertifikat des Kursanbieters ab. Es handelt sich nicht um eine herstellerseitige Docker-Zertifizierung, sondern um eine trägerinterne Bestätigung der im Kurs erworbenen Kenntnisse zu Containerisierung und Cloud Data Warehouse.

Containerisierung gehört mittlerweile zu den Standardwerkzeugen im Data Engineering, gerade wenn Datenpipelines in Cloud-Umgebungen reproduzierbar und portabel betrieben werden sollen. Wer Docker im Zusammenspiel mit Data-Warehouse-Prozessen versteht, kann technische Diskussionen im Team besser einordnen und eigene kleine Projekte selbstständig containerisieren. Für Quereinsteiger:innen bietet der Kurs einen konkreten Einstiegspunkt in ein Thema, das in vielen Stellenausschreibungen für Data Engineering und Cloud-Rollen explizit gefordert wird, ohne dass vorab tiefe Programmierkenntnisse notwendig sind. Die praktische Ausrichtung sorgt dafür, dass nicht nur abstraktes Wissen über Container vermittelt wird, sondern ein nachvollziehbares Verständnis dafür entsteht, wie ein containerisierter Datenfluss von der Konzeption bis zum Betrieb tatsächlich aussieht. Für bereits IT-erfahrene Teilnehmende ergänzt der Kurs vorhandenes Wissen um den spezifischen Blick auf Data-Warehouse-Szenarien und schafft damit eine Brücke zwischen klassischer Infrastrukturarbeit und modernen, cloud-nativen Datenarchitekturen. Nicht zuletzt profitieren Teilnehmende von der praxisnahen Struktur des Kurses: Statt Docker als isoliertes Werkzeug losgelöst von realen Datenprozessen zu lernen, wird jeder Schritt direkt am Beispiel eines Cloud-Data-Warehouse-Szenarios eingeübt. Dadurch entsteht kein rein theoretisches Wissen über Container-Befehle, sondern ein anwendbares Verständnis dafür, wie ein containerisierter Datenfluss vom ersten Image bis zum überwachten Produktivbetrieb tatsächlich entsteht und gepflegt wird.