Data Engineering Weiterbildung

Das Bootcamp ist ideal für Quereinsteigerinnen, Hochschulabsolventinnen und Fachkräfte aus Bereichen wie Analytics, Software, Finanzen oder Marketing, die in die Datenverarbeitung einsteigen möchten. Du musst keine Entwicklerin sein – wir stellen dir vorbereitendes Material zur Verfügung. Wenn du dich für Daten begeisterst und skalierbare Lösungen bauen willst, ist das Bootcamp genau richtig für dich.

Am Ende des Bootcamps wirst du in der Lage sein, Datenpipelines und Infrastruktur mit Tools wie Python, SQL, AWS, Docker, Spark und Kafka zu planen, umzusetzen und zu verwalten. Du kannst Workflows automatisieren, große Datenmengen verarbeiten und cloud-native Lösungen deployen. Außerdem wirst du ein Abschlussprojekt realisieren, das deine Fähigkeiten demonstriert, und du wirst auf die AWS-Zertifizierung „Data Engineer – Associate“ vorbereitet sein.

Absolvent*innen des Data Engineering Bootcamps sind qualifiziert für Rollen wie Data Engineer, Cloud Data Engineer, ETL Developer, Big Data Engineer oder Platform Engineer. Da immer mehr Unternehmen auf Cloud-Infrastruktur und datenbasierte Entscheidungen setzen, steigt die Nachfrage nach gut ausgebildeten Data Engineers branchenübergreifend. Du wirst vorbereitet sein auf Positionen in Start-ups, Großunternehmen oder spezialisierten Cloud-Teams.

Das Einstiegsgehalt für Data Engineers in Deutschland liegt bei ca. 40.000 €. Das Median-Gehalt beträgt rund 70.000 €. Mit zunehmender Erfahrung und Spezialisierung auf Tools wie AWS oder Spark steigt dein Verdienstpotenzial schnell.

Kluge Frage: Data Engineering umfasst komplexe Pipelines, Datenbanken und Cloud-Plattformen. Eine frühzeitige Vorbereitung hilft Ihnen daher, den Überblick zu behalten.

💡 Hier ist eine solide Checkliste vor dem Bootcamp: SQL-Grundlagen: Verstehe SELECT, JOIN, WHERE und GROUP BY. Plattformen wie Mode Analytics oder SQLBolt sind anfängerfreundlich. Python-Grundlagen: Verstehe Listen, Wörterbücher, Funktionen und Dateiverwaltung – ideal für späteres ETL-Scripting. Befehlszeilenkenntnisse: Grundlegende Bash-Befehle wie cd, ls, grep und Piping – verwendet für die Arbeit mit Linux-basierten Datenknoten. Konzepte der Datenmodellierung: Wissen, was Tabellen, Schemata und Normalisierung bedeuten.

💬 Erfahrungsbericht eines Absolventen: „Ich habe vor dem Bootcamp zwei Wochen lang SQL und Python geübt. Als wir mit Airflow und Spark begannen, fühlte ich mich weniger verloren und sicherer.“

Normalerweise dauert ein Vollzeit-Bootcamp zwischen 12 und 16 Wochen. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, wie gut du vor der ersten Codezeile vorbereitet bist. Ein wenig Vorbereitung ist sehr hilfreich. ✅

🔧 Zu den gängigen, branchenspezifischen Tools, die vermittelt werden, gehören:

1. Relationale Datenbanken: PostgreSQL, MySQL oder Amazon RDS.
2. Data Warehousing: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.
3. ETL/ELT-Pipelines: Apache Airflow oder AWS Glue zur Verwaltung von Workflows.
4. Große Verarbeitung: Spark (PySpark) in der Cloud oder auf Databricks.
5. Cloud-Plattformen: AWS, GCP oder Azure zum Aufbau von Datenspeichern, Rechenclustern und Data Lakes.
6. Versionskontrolle: GitHub für Projektzusammenarbeit und CI/CD-Pipelines.

💬 Echte Einblicke aus dem Bootcamp: „In Woche 3 erstellten wir Airflow-DAGs auf AWS, verarbeiteten Daten in Spark-Clustern und luden sie in Redshift – genau wie professionelle Datenteams.“

Diese Tools werden häufig von Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Logistik und SaaS eingesetzt. Absolventen des Bootcamps berichten häufig, dass Arbeitgeber den erlernten Tech-Stack anerkennen und wertschätzen.