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

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

Datenpipelines bauen und Big Data-Infrastrukturen entwickeln – werde Data Engineer.

Die Architektur der Datenwelt – dein Einstieg in Big Data und Cloud.

Du möchtest die Infrastruktur für KI und Big Data bauen? Diese AZAV-zertifizierte Weiterbildung macht dich in 14 Wochen zum Data Engineer – dem gefragten Experten für Datenpipelines, ETL-Prozesse und Cloud-Architekturen.

Das erwartet dich:

• ETL-Prozesse: Du lernst, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden.
• Cloud-Plattformen: Du arbeitest mit AWS, Azure oder Google Cloud – den Technologien der Zukunft.
• Eigenes Projekt: Du baust eine vollständige Datenpipeline von der Extraktion bis zum Dashboard.
• Für Einsteiger: Keine Vorkenntnisse in Data Engineering erforderlich – wir bringen dir alles bei.

Deine Perspektive: Data Engineer sind die am stärksten nachgefragten Experten in der Datenwelt. Gehälter: 50.000 € bis 70.000 € brutto/Jahr.

Bau die Datenwelt von morgen – starte jetzt!

Vorteile

• Kostenlos für dich: Diese AZAV-zertifizierte Weiterbildung wird zu 100% von der Agentur für Arbeit oder deinem Jobcenter übernommen. Wir helfen dir bei der Beantragung deines Bildungsgutscheins!
• Keine Vorkenntnisse nötig: Wir starten bei den Grundlagen. Wenn du motiviert bist, Neues zu lernen, bist du hier genau richtig.
• Unterstützung nach dem Kurs: Wir begleiten dich bei der Jobsuche, helfen dir bei deinen Bewerbungsunterlagen und vermitteln Kontakte zu Partnerunternehmen.

Zielgruppe

Diese Weiterbildung richtet sich an:

• Quereinsteiger, die Data Engineer werden möchten
• Arbeitsuchende, die eine hochspezialisierte IT-Perspektive suchen
• Berufsumsteiger, die Datenpipelines und Big-Data-Infrastrukturen bauen wollen
• Arbeitslose, die mit einem Bildungsgutschein kostenlos qualifiziert werden
• Technikbegeisterte, die die Datenwelt von morgen gestalten lernen wollen

Du bist genau richtig, wenn du...

• ... Interesse an Daten, Technologie und Infrastruktur hast
• ... motiviert bist, komplexe Datenpipelines zu bauen
• ... Lust auf einen der gefragtesten IT-Jobs der Zukunft hast
• ... einen Bildungsgutschein von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter hast (wir helfen dir bei der Beantragung)

Durchführung

Die Weiterbildung Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt wird zu 100% online durchgeführt – du nimmst ortsunabhängig von zu Hause aus teil. Während der Kurszeiten ist dein Dozent durchgehend per Chat und Video-Call erreichbar.

Zusätzliche Informationen:

• Teilnahmebescheinigung + optionales Zertifikat
• Teilnahme von zu Hause aus (Handy / PC) – 100% ortsunabhängig
• Schneller und unkomplizierter Kurseinstieg möglich
• Vollzeit/Teilzeit zu 100% online
• On-Demand-Videos (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 Kursablaufs Einführung in den DBE-Digicampus Erfolgreich Lernen: Hilfsmittel, Tipps und Tricks Erfolgreicher Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weiterbildung
Virtualisierung mit Docker
Grundlagen Docker Installation von Docker Installation von Containern/Images am Beispiel von MySQL-Server, ownCloud 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 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 anzeigen  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 Websites Arten von APIs Web Crawling und Scraping von Statischen Seiten Web Crawling und Scraping von Dynamischen Seiten
Datenquellen
Arten von Daten, Datenquellen Aufbereiten von Daten SQL vs NoSQL Grundlagen relationaler Datenbankverwaltungssysteme Installation eines relationalen Datenbankverwaltungssystems MySQL-Workbench Datenbankabfragen (DML und DDL) Importing & Cleaning Data Data Manipulation Einführung in Big Data Einführung in IoT + Industrial Internet of Things (IIoT)
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) Speech to Text scikit-learn: Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) in Python TensorFlow 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 und GPT ChatGPT und Claude in der Praxis nutzen GPT-Spielplatz KI-Agenten (z.B. AutoGPT) 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 Pipelines & Big Data Processing
Apache Airflow (Workflow-Orchestrierung) Apache Spark (Data Processing) Apache Kafka (Streaming) Aufbau produktiver Datenpipelines Fehlerbehandlung, Logging und Monitoring Data Quality & Observability
Data Privacy und Data Compliance
Grundlagen Datenschutz DS-GVO für die EU BDSG für Deutschland EU-US Data Privacy Framework (Nachfolger des 2020 gekippten Privacy Shield) Betroffenenrechte (Auskunft, Berichtigung und Löschung) Datenschutzbeauftragte, Bundesdatenschutzbeauftragte Informationssicherheit, Datenschutz und Datensicherheit Schutzziele der DSGVO: Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität, Belastbarkeit Schutzziele aus unternehmerischer Perspektive Gefährdungsszenarien Cloud-Dienste Netzkomponenten und Internet Systemkomponenten IT-Sicherheitsstandards und Richtlinien Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) aus Datenschutz und IT-Sicherheit Einführung in gesetzliche, unternehmensinterne und vertragliche 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 stellen wir regelmäßig sicher, 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 du mit der Zeit gehst und zukunftssicher lernst.

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

Deine berufliche Zukunft als Data Engineer:

Nach dieser Weiterbildung stehen dir viele Türen offen:

• Data Engineer (m/w/d) - Einstiegsgehalt: ca. 50.000 € - 70.000 € brutto/Jahr
• Big Data Engineer (m/w/d) - Einstiegsgehalt: ca. 55.000 € - 80.000 € brutto/Jahr
• Cloud Data Engineer (m/w/d) - Einstiegsgehalt: ca. 58.000 € - 85.000 € brutto/Jahr
• ETL Developer (m/w/d) - Einstiegsgehalt: ca. 48.000 € - 65.000 € brutto/Jahr

Data Engineers sind die Architekten der Datenwelt. Sie bauen die Infrastruktur für Big Data und KI - ein Beruf mit enormen Zukunftsperspektiven!

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 zu Hause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt.

Gute Nachricht: Du brauchst keine Vorkenntnisse!

Du möchtest Datenpipelines bauen und die Infrastruktur für Big Data entwickeln? Diese Weiterbildung macht dich zum Data Engineer – ganz ohne Vorkenntnisse.

Das bringst du mit:

• Interesse an Daten, Technologie und Infrastruktur
• Grundlegende Computerkenntnisse
• Analytisches Denkvermögen
• Gute Deutschkenntnisse (mindestens B2/B1-Niveau)
• Einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters (wir helfen dir bei der Beantragung)

Das brauchst du NICHT:

• Keine Vorkenntnisse in Python, SQL oder Data Engineering
• Kein Studium
• Kein eigenes Equipment – bei Bedarf stellen wir dir einen Laptop

Dein Vorteil: Mit einem Bildungsgutschein ist diese Weiterbildung für dich völlig kostenlos.

Ablauf

Die Weiterbildung Data Engineer (m/w/d) inkl. Projekt findet zu 100% online statt – du brauchst keinen Kursort aufzusuchen und nimmst von zu Hause aus teil. Das nötige IT-Equipment wird von uns zur Verfügung gestellt.

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

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. Neben der Agentur für Arbeit kommen auch der Rentenversicherungsträger, der Europäische Sozialfonds (ESF) und der Berufsförderungsdienst der Bundeswehr als Kostenträger in Frage.

Welche Förderwege infrage kommen

• Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters. Der häufigste Weg. Die Lehrgangskosten werden vollständig übernommen. Ausgestellt wird der Gutschein von deiner Vermittlungsfachkraft, und zwar bevor der Kurs beginnt.
• Deutsche Rentenversicherung. Ist die Weiterbildung Teil einer beruflichen Reha (Leistungen zur Teilhabe am Arbeitsleben), zahlt dein Rentenversicherungsträger statt der Agentur für Arbeit.
• Berufsförderungsdienst der Bundeswehr (SVG). Für Soldatinnen und Soldaten auf Zeit, die ihren Übergang ins zivile Berufsleben vorbereiten.
• ESF- und Landesprogramme. Ergänzende Töpfe für bestimmte Zielgruppen. Welche davon offen sind, unterscheidet sich von Bundesland zu Bundesland und ändert sich regelmäßig – frag im Zweifel kurz bei uns nach.
• Förderung über den Arbeitgeber (§ 82 SGB III). Für Beschäftigte, die im Job bleiben und sich parallel qualifizieren. Mehr dazu weiter unten.

Nähere Auskünfte bekommst du von deinem zuständigen Ansprechpartner bei deiner Agentur für Arbeit bzw. deinem Jobcenter oder bei deinem Rentenversicherungsträger.

Mehr zum 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.

Unabhängig von Kurzarbeit lassen sich Beschäftigte nach dem Qualifizierungschancengesetz fördern (§ 82 SGB III). Wie hoch der Zuschuss ausfällt, hängt vor allem von der Betriebsgröße ab:

• Lehrgangskosten: je nach Größe des Betriebs 15 bis 100 Prozent – in kleinen Unternehmen also im Regelfall die kompletten Kosten.
• Arbeitsentgelt: dazu ein Zuschuss für die Zeit, in der du deine Mitarbeitenden für die Weiterbildung freistellst.
• ESF- und Landesprogramme: je nach Bundesland kommen weitere Zuschüsse dazu, etwa aus regionalen Fachkräfteprogrammen.

Welche Kombination für deinen Betrieb passt, klären wir am Telefon.

Förderung anfragen