Weiterbildung zum Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt

Weiterbildung zum Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt

1. Was macht ein Data Engineer? – Einfach erklärt

Stell dir vor, Daten sind wie Rohöl. Es ist überall da, aber pur und ungeordnet kaum zu gebrauchen. Als Data Engineer (m/w/d) baust du die Pipelines, die dieses Rohmaterial reinigen, sortieren und in nutzbare Form bringen. Du bist also der Architekt, der dafür sorgt, dass Unternehmen ihre Daten verstehen und nutzen können. Kurz gesagt: Du machst aus chaotischen Daten klare Informationen – und das ist ein mega spannender Job!

2. Was wirst du konkret machen? – Deine Aufgaben

In deinem zukünftigen Job wirst du nicht nur theoretisch arbeiten, sondern richtig anpacken. Du lernst, wie man:

• Daten mit Programmiersprachen wie Python abfragt und verarbeitet.
• Datenbanken aufbaut und verwaltet (z.B. mit SQL).
• Automatisierte Datenflüsse (sogenannte Pipelines) entwickelst.
• Datenmodelle erstellst, die Analysten und KI-Programme nutzen können.
• Konkrete Projekte umsetzt – von der Planung bis zur fertigen Lösung.

Das ist keine trockene Theorie, sondern echtes Handwerk für die digitale Welt.

3. Warum lohnt sich das für dich? – Sicherheit & Perspektive

Der Bedarf an Data Engineers wächst rasant – Unternehmen suchen händeringend nach Leuten wie dir. Mit dieser Weiterbildung sicherst du dir einen zukunftsicheren Job. Du lernst Skills, die überall gefragt sind: Programmieren, Datenanalyse und Projektarbeit. Das bedeutet nicht nur einen Job, sondern eine echte Karrierechance mit guten Gehältern und Aufstiegsmöglichkeiten.

4. Was ist das Besondere an unserer Weiterbildung? – Praxis vom Profi

Unsere Dozenten sind keine klassischen Lehrer, die nur aus Büchern zitieren. Sie kommen direkt aus der freien Wirtschaft – echte Data Engineers, die tagtäglich in Unternehmen arbeiten. Sie zeigen dir nicht nur, was in Lehrbüchern steht, sondern was wirklich im Berufsalltag zählt: die Tricks, die Abkürzungen und die echten Herausforderungen. Du lernst also genau das, was du im Job später brauchst. Kein überflüssiges Wissen, sondern 100% Praxisnähe.

5. Wichtige Infos für Arbeitslose und Einsteiger – Starte ohne Vorkenntnisse!

Du brauchst keine Vorkenntnisse – weder in Programmierung noch in Mathematik. Wir starten bei Null und bauen dein Wissen Schritt für Schritt auf. Die Weiterbildung ist AZAV-zertifiziert, das heißt, du kannst sie mit einem Bildungsgutschein von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter fördern lassen. Das übernimmt die Kosten für dich! Außerdem unterstützen wir dich aktiv bei der Jobsuche: mit Bewerbungstraining, Praktikumsvermittlung und Kontakten zu Unternehmen. Du bist nach dem Kurs nicht allein – wir helfen dir, den nächsten Schritt zu machen.

Jetzt bist du dran: Starte deine Karriere als „Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt“ und mach aus Daten deine Zukunft!

Vorteile

• Karrierechancen: Du qualifizierst dich für einen der gefragtesten Berufe im IT-Bereich mit exzellenten Einstiegs-, Aufstiegs- und Gehaltsmöglichkeiten.
• Praxisnahe Fähigkeiten: Du erlernst hautnah den Umgang mit modernen Tools wie Python, SQL, Apache Spark und Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure) – direkt anwendbar im Berufsalltag.
• Anerkannte Zertifizierung: Du erhältst ein offizielles AZAV-Zertifikat, das deine Kompetenzen für Arbeitgeber nachweist und deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt deutlich verbessert.
• Projekterfahrung: Du arbeitest an einem realen Data-Engineering-Projekt, sodass du nach dem Kurs sofort zeigen kannst, was du kannst – ein klarer Pluspunkt in Bewerbungen.
• Staatliche Förderung: Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, was bedeutet, dass du ihn oft über einen Bildungsgutschein (z. B. von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter) komplett finanzieren lassen kannst.
• Netzwerkaufbau: Du kommst in Kontakt mit Dozenten aus der Praxis und anderen Teilnehmern, was dir wertvolle Kontakte für deine berufliche Zukunft verschafft.
• Individuelle Betreuung: Du wirst während des gesamten Kurses aktiv begleitet und erhältst Support, um auch schwierige Themen zu meistern.
• Jobvermittlung: Viele Kurse bieten im Anschluss Unterstützung bei der Jobsuche, von Bewerbungscoaching bis hin zu direkten Vermittlungsangeboten.
• Flexibles Lernen: Der Kurs ist oft als Vollzeit- oder Teilzeitvariante buchbar, sodass du ihn besser an deine Lebenssituation anpassen kannst.
• Moderne Ausstattung: Du lernst in einer professionellen Umgebung mit aktueller Hard- und Software, die den Standards der Branche entspricht.

Zielgruppe

• Mitarbeiter die im Data Science-Bereich tätig werden sollen
• Projektverantwortliche und Fachkräfte im IT-Bereich
• Mathematiker
• Physiker
• Informatiker
• Führungskräfte
• Mitarbeiter aus dem Bereich IT, Sales
• Berufseinsteiger 

Durchführung

Die Weiterbildung Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt wird zu 100% digital durchgeführt.

Zusätzliche Informationen:

• Teilnahmebescheinigung + optionales Zertifikat
• Teilnahme von zu Hause ist möglich ( Handy / PC)
• Schneller und unkomplizierter Kurseinstieg möglich
• Dozentengeleitet Vollzeit/Teilzeit: wahlweise Präsenz oder online (100% ortsunabhängig)
• On-Demand-Video's (mit Dozent)
• 100% Kostenübernahme durch Förderung möglich
• geförderte Weiterbildung durch Bildungsgutschein
• Kostenloser Lebenslauf Check
• Headhunter Service über HR Rocket
• Kursdauer: ca. 13 Wochen und 3 Tage in Vollzeit / 27 Wochen und 1 Tag in Teilzeit (543 UE)

Info-Flyer

Flyer anfordern

Schulungsunterlagen

Lektionen

Einführungsveranstaltung
Offizielle Begrüßung Vorstellung von der DBE Academy GmbH Einrichtung des eigenen Computers/Systems Erklärung des Kursablauf Einführung in den DBE-Digicampus Erfolgreich Lernen: Hilfsmittel, Tipps und Tricks Bücher Vorstellung Vorstellung des Teilnehmers
Virtualisierung mit Docker
Grundlagen Docker Installation von Docker Installation von Containern/Images am Beispiel von MySql-Server, OwnClound Einführung in die Verwaltung von Docker
Grundlagen Data Scientist
Was erwartet dich in dieser Weiterbildung Aufgaben eines Data Scientist Big Data und die 4Vs Reales Beispiel aus der Wirtschaft Fertigkeiten eines Data Scientist Business Analytics, Data Analytics und Data Science Einführung in BI, ML und AI (Business Intelligence, Machine Learning, Artificial Intelligence) Welche Technologien werden benötigt Data-Mining
Versionsverwaltung und Git
Grundlagen Versionsverwaltung und Git Git vs SVN verteiltes Versionsverwaltungssystem GUI / Kommandozeile Begriffe erklärt Lokales Projekt anlegen und damit Arbeiten Repository anschauen Mit Branches arbeiten Änderungen tätigen Synchronisieren Stash Mergen und Konflikte lösen Einführung in GitHub und GitLab
Programmieren und Arbeiten in R
Einführung in R R Installieren R Grundlagen Arbeiten mit Daten Taschenrechner Diagramme erstellen und bearbeiten Statistische Kenngrößen und Berechnungen Data-Mining & Titanic
Programmieren und Arbeiten mit Python
Was ist Python Was ist ein Interpreter Grundlagen in Python Installation von Python Installation einer IDE von Python Einführung in Jupyter Notebook Projekt anlegen Arbeiten mit Daten Dateien einlesen Dateien schreiben Json lesen Arbeiten mit API
Datenextraktion und -verarbeitung mit der Konsole
Console: Bash, Shell, Windows Powershell Ordner und Dateien auflisten Ordner wechseln Inhalt einer Datei anzeige  Datei anlegen Inhalt in eine Datei schreiben Datei löschen Ordner löschen pipes grep Awk sed sort uniq schleifen curl wget rsync
Web Crawling und Scrapings
Arten von Websiten Arten von APIs Crawling und Scraping von Statischen Seiten Crawling und Scraping von Dynamischen Seite  Crawling und Scraping mit Python Crawling und Scraping mit R
Datenquellen
Arten von Daten, Datenquellen Aufbereiten von Daten SQL vs NoSQL Grundlagen relationalen Datenbankverwaltungssysteme Installation eines relationalen Datenbankverwaltungssystemes MySQL-Workbench Datenbankabfragen (DML und DDL) Importing & Cleaning Data Data Manipulation Einführung in Big Data Einführung in IoT + Internet of Military Things
Big Data Analytics
Was ist Big Data Big Data Architekturen Big-Data-Teststrategie Techniken für die Arbeit mit Big Data Grafische Analysen KNIME Deep Learning mit TensorFlow Dashboards
Deep Learning und neuronale Netze
Large Language Model (LLM) Prompt Engineering Überwachtes Lernen (Supervised) und Unüberwachtes Lernen (Unsupervised) Speach to Text scikit-learn: Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) in Python TensorFlow Hot und Cold Learning Bilderkennung Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Deep-Learning-Framework Generative Modelle und Discriminative Modelle Algorithmus Regressionsanalyse, Soziale Netzwerkanalyse, Assoziationsanalyse, k-Means-Clustering, Hauptkomponentenanalyse
produktiver Einsatz Künstliche Intelligenz (KI)
n8n Workflow Midjourney Transformer-Modelle: BERT, GPT-5, AutoGPT und ChatGPT ChatGPT und Cloude in der Praxis nutzen GPT-Spielplatz KI-Agenten Cloud AI Service Einführung in Bildmodelle: Midjourney und Stable Diffusion Content-Erstellung und -Optimierung mit KI Interaktion mit APIs und Extraktion strukturierter Informationen aus Texten
Daten auswerten und Reporting
Data Storytelling interaktive Datenanalyse mit Microsoft Power BI und KNIME Geschäftsanalyse Präsentationen und Kommunikation Visualisieren von Daten Dashboards
Cloud Dienste
Technologische Grundlagen für die Cloud-Nutzung Amazon Cloud (AWS) Vorteile und Nachteile der Cloud Rechtliche Grundlagen für die Cloud-Nutzung Überblick über Cloud Architekturen
Data Privacy und Data Compliance
Grundlagen Datenschutz DS-GVO für die EU BDSG für Deutschland EU-US Privacy Shield Betroffenenrechte (Auskunft, Berichtigung und Löschung) Datenschutzbeauftragte, Bundesdatenschutzbeauftragte Informationssicherheit, Datenschutz und Datensicherheit Schutzziele der DSGVO: Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität, Belastbarkeit Schutzziele aus unternehmerischer Perspektive Gefährdung Szenarien Cloud-Dienste Netzkomponenten und Internet Systemkomponenten IT-Sicherheitsstandards und Richtlinien Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) aus Datenschutz und IT-Sicherheit Einführung gesetzlichen, unternehmensinternen und vertraglichen Regelungen
Projektarbeit
Einführung Projektarbeit Erstellen eines neuronalen Netzwerks Präsentation der Ergebnisse
Job-Finden
Unterstützung beim Lebenslauf schreiben Unterstützung beim Anschreiben verfassen Unterstützung bei der Jobsuche
Prüfungsvorbereitung
Prüfungsvorbereitung Abschlussprüfung mit Zertifikat (im Preis enthalten)

Bei uns steht aktuelles Wissen im Mittelpunkt. Als moderner Bildungsanbieter prüfen wir regelmäßig, dass unsere Inhalte immer up-to-date, praxisnah und an den neuesten Entwicklungen orientiert sind. Ob digitale Transformation, KI, Nachhaltigkeit oder Future Skills – wir sorgen dafür, dass Sie mit der Zeit gehen und zukunftssicher lernen.

Sprache

Alle Schulungsunterlagen und Inhalte sind in der deutschen Sprache verfasst. Untertitel sind teilweise in englisch und russisch vorhanden.

Dozenten

• 
  Daniel J. Drexlmaier
  Unternehmer und Gründer
  
  
  

berufliche Aussichten

Durch unseren Kurs erlangst du das tiefgehendes Fachwissen im Bereich Data Science und profitierst dadurch auf dem Arbeitsmarkt. Das durchschnittliche Jahres Brutto-Gehalt eines 
Data Scientist beträgt ca. 47.000 Euro - 66.000 Euro.

zusätzliche Leistungen

Lebenslauf Check

Wir überprüfen kostenlos deinen Lebenslauf. Der Lebenslauf ist deine persönliche Visitenkarte und Herzstück deiner Bewerbung. Deshalb bieten wir dir am Ende deiner Weiterbildung an, dass du uns deinen Lebenslauf zusenden kannst und wir ihn überprüfen. Kostenlos!

Job-Vermittlung durch Headhunter

Bei uns hast du die Chance, dich über unser exklusives Jobnetzwerk „HR Rocket Headhunter“ vermitteln zu lassen! Wir listen dich in unserer Talentdatenbank auf und bringen dich direkt mit passenden Arbeitgebern zusammen – für mehr Sichtbarkeit und bessere Karrierechancen.

Voraussetzungen

Bei Teilnahme von Zuhause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt.

Alle, die sich mit IT-Know-how weiter qualifizieren möchten, um das notwendige Verständnis für die zunehmende Digitalisierung am Arbeitsplatz zuzulegen. 

Folgende Qualifikationen sind von Vorteil:

• Grundkenntnisse im Programmieren
• Arbeitssuchende
• Hochschulabsolventen aus Natur-, Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften
• vergleichbare Berufsausbildung
• Berufserfahrung aus der IT-Branche oder vergleichbaren Berufen
• analytisch denken können und Interesse an Datenanalysen haben
• Der Kurs ist auch ideal für Anfänger, da er mit den Grundlagen beginnt und nach und nach Ihre Fähigkeiten aufbaut

Standorte

Die Weiterbildung Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt findet an einem unserer Standorte statt oder komplett online. Bei Teilnahme von Zuhause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt.

Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, jeweils von 08:30 bis 16:15 Uhr.

Kursstandorte

Stuttgart

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Online

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Förderungen für Berufstätige, Arbeitssuchende & Arbeitslose

Bei persönlicher Voraussetzung, besteht die Möglichkeit einer Förderung von bis zu 100 %.
Die Weiterbildung Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt ist nach AZAV zugelassen und kann mit einem Bildungsgutschein bezahlt werden.
Eine Förderung ist über einen Bildungsgutschein durch die Agentur für Arbeit, durch den Rentenversicherungsträger, durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) oder nach dem Soldatenversorgungsgesetz (SVG).

Mögliche Förderungen im Überblick:

• ✅ Bildungsgutschein (Agentur für Arbeit)

  • Vollständige Übernahme der Kosten bei beruflicher Weiterbildung oder Umschulung.

• ✅ Förderung durch die Deutsche Rentenversicherung (DRV)

  • Für Reha-Maßnahmen oder berufliche Rehabilitation.

• ✅ Europäischer Sozialfonds (ESF)

  • Regionale Förderprogramme für bestimmte Zielgruppen.

• ✅ Soldatenversorgungsgesetz (SVG)

  • Für militärische und zivile Karriereübergänge.

• ✅ Aufstiegs-BAföG (AFBG)

  • Bis zu 15.000 € Zuschuss (nicht rückzahlbar!) für Fortbildungen wie Meister, Techniker oder Fachwirte.

• ✅ Bildungsprämie & Weiterbildungsbonus

  • Bis zu 500 € Förderung für berufliche Qualifizierung.

• ✅ WeGebAU & Qualifizierungschancengesetz (QCG)

  • 100 % Kostenübernahme für Geringqualifizierte oder Beschäftigte in sich wandelnden Branchen.

Nähere Auskünfte bekommst du von deinem zuständigen Ansprechpartner bei deiner Agenturen für Arbeit bzw. JobCenter, deinem Rentenversicherungsträger, etc.

So holst du dir einen Bildungsgutschein

Förderungen für Unternehmen

Arbeitgebern werden ca. 50 Prozent der Sozialversicherungsbeiträge erstattet, wenn ihre Beschäftigten während der Kurzarbeit an einer geförderten beruflichen Weiterbildung nach § 106a SGB III teilnehmen. Auch können die Lehrgangskosten für diese Weiterbildungen abhängig von der Betriebsgröße ganz oder teilweise erstattet werden.

Zudem ist eine Förderung von bis zu 100% der Gehaltskosten und/oder bis zu 100% der Weiterbildungskosten gefördert werden nach dem Qualifizierungschancengesetz für Arbeitnehmer.

• ✅ Weiterbildung für Beschäftigte (WbB / §82 SGB III)

  • Bis zu 100 % Förderung für Mitarbeiterschulungen (wenn betrieblicher Bedarf besteht).

• ✅ Qualifizierungschancengesetz (QCG / §81 SGB III)

  • Bis zu 100 % Zuschuss für Weiterbildungen, besonders in Digitalisierung & Transformation.

• ✅ Förderung durch die Europäische Union (ESF+)

  • Regionale Programme wie „Bildungskompass“ oder „Fachkräfte-Richtlinie“.

Förderung anfragen