Curriculum auf einen Blick
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
Nächster Kurs: April 27, 2026
Data Engineering Weiterbildung
Lerne die wichtigsten Data-Engineering-Technologien, Tools und Plattformen kennen – und sammle praktische Erfahrung im Aufbau und Management skalierbarer Dateninfrastrukturen in der Cloud.
Vollzeit | 16 Wochen | Remote
Finanzierungsoptionen verfügbar
Baue die Dateninfrastruktur von morgen in unserer Data Engineering Weiterbildung
Entwickle robuste Datenpipelines, automatisiere Prozesse und arbeite mit Tools wie Docker, Kafka, Spark und AWS. In unserer Data Engineering Weiterbildung lernst du, wie du skalierbare Lösungen für moderne Unternehmen realisierst – praxisnah, intensiv und zukunftsorientiert.
Übersicht der Weiterbildung
Was erwartet dich bei unserer Data Engineering Weiterbildung?
Programmierung und Datenmodellierung
Starte mit fortgeschrittener Python-Programmierung und Datenmodellierung. Du lernst Datenstrukturen, funktionales Programmieren, Performance-Tuning und Fehlerbehandlung – gefolgt von fortgeschrittenem SQL, Normalisierung und relationalem Design. Dein Lernweg beginnt mit mehr als nur technischen Skills – er startet mit dem Aufbau einer starken Grundlage für deinen Erfolg. In der ersten Woche knüpfst du Kontakte zu deinen Mitlernenden, lernst, wie du effektiv im Kurs arbeitest, erhältst einen Einblick in die IT-Branche und Karrieremöglichkeiten und erfährst, wie du KI sinnvoll (und nicht missbräuchlich) als Werkzeug für dein Wachstum nutzen kannst.
Containerisierung und Workflow-Orchestrierung
In dieser Phase containerisierst du deine Anwendungen mit Docker und lernst, wie du Workflows mithilfe von Airflow und Prefect orchestrierst. Außerdem wirst du in dbt eingeführt, um modulare und testbare Transformationen in deinen Datenpipelines zu erstellen.
Cloud Data Engineering mit AWS
Lerne die Grundlagen des Cloud Computings mit AWS. Du erstellst cloud-native Datenpipelines mit Glue, Lambda und S3 und arbeitest mit dem Data Warehouse Redshift. Themen sind u. a. Identity & Access Management, Kostenoptimierung und Best Practices in Cloud-Architekturen.
Big Data und Real-Time Processing
Arbeite mit großen Datenmengen mit Spark und PySpark und entwickle Echtzeitlösungen mit Kafka. Du sammelst außerdem praktische Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und lernst, wann Batch- oder Stream-Verarbeitung sinnvoll ist.
Governance, DevOps, und Abschlussprojekt
In der letzten Phase kombinierst du dein Wissen in einem Abschlussprojekt – du entwickelst und präsentierst eine vollständige Datenplattform. Du lernst außerdem Data Governance, Metadatenmanagement und Qualitätsframeworks kennen und setzt GitHub Actions sowie Terraform zur Automatisierung und Bereitstellung deiner Infrastruktur ein. Zusätzlich bereiten wir dich auf die AWS-Zertifizierung und den Berufseinstieg vor.
Tag der offenen Tür 🏠
Besuche unseren Campus und lernen deine Lehrer kennen!
Erfahre mehr über unsere Programm und stelle dir deinen zukünftigen Lehrern all deiner brennenden Fragen. 🔥 Es wird Snacks, Getränke und unser wunderbares Team geben, das dich herzlich willkommen heißt! 🍻
Python
Lerne die Grundlagen einer der wichtigsten Programmiersprachen im Datenbereich – für Datenmanipulation, Automatisierung und ETL-Prozesse.
SQL
Beherrsche die Sprache relationaler Datenbanken, um große Datenmengen effizient zu speichern, abzufragen und zu analysieren.
Docker
Containerisiere Anwendungen und mache deine Datenprozesse portabel, reproduzierbar und skalierbar – lokal und in der Cloud.
Apache Airflow
Plane, überwache und automatisiere komplexe Daten-Workflows mit einem der führenden Tools zur Orchestrierung.
Apache Spark
Verarbeite riesige Datenmengen in Echtzeit – mit dem leistungsstarken Framework für verteiltes Rechnen und der Python-API PySpark.
AWS
Arbeite mit zentralen Cloud-Diensten wie S3, RDS, Glue, Lambda und Redshift und entwickle effiziente Datenprozesse in der Cloud.
MongoDB
Speichere und verwalte unstrukturierte Daten flexibel mit modernen NoSQL-Lösungen wie MongoDB.
Kafka
Baue Streaming-Anwendungen und verarbeite Echtzeitdaten mit Apache Kafka.
Terraform
Automatisiere den Aufbau deiner Cloud-Infrastruktur mithilfe von Infrastructure as Code mit Terraform.
GitHub Actions
Setze CI/CD-Pipelines für deine Data-Engineering-Projekte direkt über dein GitHub-Repository um.
Career Service
Praxis- & anwendungsorientierte Herangehensweise
Gezielter Fokus auf die Vorbereitung deiner Bewerbungsgespräche in der Techbranche.
Career Coaching Sitzungen.
Coaching Sitzungen, die dich darauf vorbereiten, beruflich aufzusteigen.
Viel mehr als nur technische Fachkenntnisse
Über Tech hinaus trainieren wir dich in den richtigen Kommunikationsskills um in deinen Interviews und der Bewerbunsgphase zu brillieren.
Partnerprogramm
Unser enizigartiges Partner Program bietet dir optimale Networking Bedingungen, um mit Recruiter:innen in Kontakt zu treten.
Wo Spicedlings arbeiten
Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
Finanzierung
Investiere in deine Zukunft
Bildungsgutschein
Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.
Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.
Verzögerte Zahlung
Wir möchten unsere erstklassigen Kurse jedem zugänglich machen, der die Motivation hat, sie zu absolvieren.
Unsere Option des Zahlungsaufschubs soll auch denjenigen, die nicht in der Lage sind, im Voraus alles oder in Raten zu zahlen, die Teilnahme ermöglichen. Die Kursgebühr kann zu einem späteren Zeitpunkt nachgezahlt werden.
Vollständige Zahlung
Wenn es dir möglich ist, die Kosten für unsere Coding Bootcamps sofort zu übernehmen, ist dies die richtige Option! Bezahle 14 Tage vor Kursbeginn.
Bewerbung & Termine
16 Wochen | Vollzeit | Englisch
FAQ
Für wen eignet sich das Data Engineering Bootcamp?
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.
Was werde ich am Ende des Bootcamps gelernt haben?
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.
Welche Jobmöglichkeiten habe ich nach dem Bootcamp?
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.
Wie viel kann ich als Data Engineer verdienen?
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.
Welche grundlegenden Fähigkeiten sollte ich mir vor Beginn eines Data Engineering Bootcamps aneignen, um ein Gefühl der Überforderung zu vermeiden?
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. ✅
Welche typische Infrastruktur und welche Tools werde ich während eines Data Engineering Bootcamps verwenden? Entsprechen diese den Anforderungen der Unternehmen?
🔧 Zu den gängigen, branchenspezifischen Tools, die vermittelt werden, gehören:
- Relationale Datenbanken: PostgreSQL, MySQL oder Amazon RDS.
- Data Warehousing: BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.
- ETL/ELT-Pipelines: Apache Airflow oder AWS Glue zur Verwaltung von Workflows.
- Große Verarbeitung: Spark (PySpark) in der Cloud oder auf Databricks.
- Cloud-Plattformen: AWS, GCP oder Azure zum Aufbau von Datenspeichern, Rechenclustern und Data Lakes.
- 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.
Was unsere Absolvent*innen sagen
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