ETL Developer: Weiterbildung Data Engineering

Die Weiterbildung ETL Developer vermittelt die Extraktion, Transformation und Integration von Daten (Extract, Transform, Load) als zentrale Disziplin moderner Datenverarbeitung. Teilnehmende lernen, mit Python Datenprozesse zu automatisieren, mit SQL- und NoSQL-Datenbanken zu arbeiten und Data Warehouses in Snowflake und BigQuery aufzubauen. Ergänzt wird dies um Grundlagen in Linux und Git, sodass Absolvent:innen in der Lage sind, skalierbare und zuverlässige Datenpipelines eigenständig zu entwickeln und produktiv einzusetzen.

Der erste Themenblock legt die Grundlagen der Datenextraktion und -transformation und führt in die Automatisierung von Datenprozessen mit Python ein.

• Grundprinzipien von ETL-Prozessen und deren Rolle in der modernen Datenverarbeitung
• Automatisierung von Datenextraktion und -transformation mit Python
• Anbindung unterschiedlicher Datenquellen im Rahmen von ETL-Pipelines
• Umgang mit SQL-Datenbanken für strukturierte Datenhaltung
• Einordnung von NoSQL-Datenbanken für weniger stark strukturierte Datenbestände
• Optimierung von Python-basierten Datenprozessen hinsichtlich Laufzeit und Ressourcenverbrauch

Der zweite Block behandelt Datenqualität und Data Profiling als Voraussetzung für verlässliche Auswertungen.

• Systematische Prüfung von Datenqualität vor der Integration in ein Data Warehouse
• Durchführung von Data Profiling zur Identifikation von Auffälligkeiten und Fehlern
• Bereinigung und Vereinheitlichung von Datenbeständen aus unterschiedlichen Quellen
• Dokumentation von Datenqualitätsregeln für wiederkehrende Prüfprozesse
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten in Datensätzen
• Sicherstellung konsistenter Datenstrukturen als Grundlage für spätere Analysen

Der dritte Block widmet sich Data Warehousing mit Snowflake und BigQuery als zentralen Plattformen für die praktische Umsetzung.

• Grundlegender Aufbau und Funktionsweise von Snowflake als Cloud-Data-Warehouse
• Praktischer Einsatz von BigQuery für die Analyse großer Datenmengen
• Speicherung und Organisation von Daten für effiziente Abfragen
• Bereitstellung analysefähiger Daten für unternehmerische Entscheidungsprozesse
• Fortgeschrittene Data-Integration-Techniken zur Verbindung mehrerer Datenquellen
• Nutzbarmachung integrierter Daten für Business-Intelligence-Auswertungen

Der vierte Block vermittelt die technische Arbeitsumgebung, die für den professionellen Betrieb von ETL-Pipelines notwendig ist.

• Grundlagen von Linux als Betriebssystem für Entwicklungs- und Produktionsumgebungen
• Arbeiten mit der Kommandozeile für typische Datenverarbeitungsaufgaben
• Versionskontrolle von Pipeline-Code und Konfigurationen mit Git
• Nachvollziehbare Dokumentation von Änderungen an Datenpipelines
• Zusammenarbeit im Team über gemeinsame Code- und Pipeline-Repositories
• Grundlegende Betriebsaspekte für den zuverlässigen Lauf von ETL-Prozessen

Im Praxisteil wird der gesamte ETL-Zyklus an einem durchgängigen Datenprojekt geübt, von der Rohdatenanbindung bis zur analysefähigen Aufbereitung im Data Warehouse.

• Anbindung einer Beispiel-Datenquelle und Extraktion der Rohdaten mit Python
• Durchführung von Data Profiling zur Bewertung der Datenqualität
• Transformation und Bereinigung der Daten gemäß definierter Qualitätsregeln
• Laden der aufbereiteten Daten in ein Data Warehouse auf Basis von Snowflake oder BigQuery
• Modellierung einer einfachen Datenstruktur für nachgelagerte Analysen
• Integration mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Gesamtbestand
• Versionierung des Pipeline-Codes mit Git während der gesamten Projektarbeit
• Ausführung und Überwachung der Pipeline in einer Linux-Umgebung
• Dokumentation der entwickelten Pipeline für Nachvollziehbarkeit und Wartung
• Auswertung der geladenen Daten mit einfachen Business-Intelligence-Abfragen
• Identifikation und Behebung typischer Fehlerquellen innerhalb der Pipeline
• Präsentation der fertigen ETL-Pipeline samt Datenmodell und Ergebnissen

Die konsequente Verbindung von Programmierung, Datenqualitätssicherung und Data-Warehouse-Technologien spiegelt wider, wie ETL-Entwicklung in der Praxis tatsächlich abläuft: nicht als isoliertes Skripting, sondern als Zusammenspiel aus sauberem Code, geprüften Daten und skalierbarer Infrastruktur. Am Ende der Weiterbildung steht die Fähigkeit, eine vollständige Datenpipeline von der Extraktion bis zur analysefähigen Bereitstellung eigenständig zu konzipieren und zu betreiben.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die einen beruflichen Einstieg oder Wiedereinstieg im Bereich Datenverarbeitung anstreben, sowie an Berufstätige, die ihre Kenntnisse in der Datenintegration gezielt erweitern möchten.

• Arbeitslose und langzeitarbeitslose Personen, die sich für den Bereich Datenverarbeitung qualifizieren möchten
• Arbeitnehmer:innen, deren Beschäftigung von Arbeitslosigkeit bedroht ist
• Beschäftigte mit Beförderungsabsicht, die ihr technisches Profil erweitern möchten
• Hochschulabsolvent:innen, idealerweise mit Studienhintergrund aus Wirtschafts- oder Naturwissenschaften
• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Data Engineer, ETL Developer oder BI Developer

Die Weiterbildung findet im virtuellen Klassenzimmer statt, überwiegend in Teilzeit mit Phasen in Vollzeit, und verbindet strukturierte Wissensvermittlung mit praktischen Übungen an realen Datenverarbeitungswerkzeugen wie Python, SQL, Snowflake und BigQuery. Die Inhalte werden modulweise mit eigenständiger Projektarbeit vertieft, sodass technisches Verständnis und praktische Umsetzungsfähigkeit gemeinsam aufgebaut werden.

Die Weiterbildung ist überwiegend in Teilzeit organisiert, mit einzelnen Phasen in Vollzeit, und deckt die vier Themenblöcke Datenextraktion und -automatisierung, Datenqualität, Data Warehousing sowie technische Arbeitsumgebung ab. Der genaue zeitliche Umfang wird von der durchführenden Bildungseinrichtung festgelegt.

Für jedes erfolgreich absolvierte Modul wird ein Zertifikat ausgestellt, ergänzt um ein Abschlusszertifikat der durchführenden Bildungseinrichtung. Zusätzlich wird im Rahmen einer Kooperation ein Zertifikat der Universität Paris-Sorbonne vergeben, das die inhaltliche Verbindung zur akademischen Partnerinstitution dokumentiert. Optional kann ergänzend die AWS Cloud Practitioner Zertifizierung erworben werden. Ein eigenständiger staatlich anerkannter Studienabschluss ist mit der Weiterbildung nicht verbunden.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie nicht nur einzelne Werkzeuge lehrt, sondern das Zusammenspiel aus Programmierung, Datenqualitätssicherung und Cloud-Data-Warehousing als durchgängigen Prozess vermittelt. Wer nur SQL-Abfragen schreiben kann, aber keine sauberen ETL-Prozesse aufbaut, produziert im schlimmsten Fall belastbar aussehende, aber fehlerhafte Auswertungen – wer beides beherrscht, liefert Daten, denen Unternehmen tatsächlich vertrauen können. Die praktische Arbeit mit Snowflake und BigQuery, zwei in Unternehmen weit verbreiteten Cloud-Data-Warehouse-Lösungen, sorgt dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten unmittelbar auf reale Arbeitsumgebungen übertragbar sind. Ergänzt um Grundlagen in Linux und Git erwerben Teilnehmende zudem die technische Arbeitsumgebung, die im Alltag von Data Engineers und ETL Developern selbstverständlich vorausgesetzt wird. Für den beruflichen Wiedereinstieg oder Aufstieg bedeutet das: ein belastbares technisches Fundament in einem Berufsfeld mit hoher Nachfrage, dokumentiert durch mehrere Modulzertifikate sowie ein Zertifikat in Kooperation mit der Universität Paris-Sorbonne, das die fachliche Tiefe der Weiterbildung zusätzlich unterstreicht.