Weiterbildung Big Data Engineer

Was ist Big Data? (ca. 1 Tag)

Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity

Chancen und Risiken großer Datenmengen

Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science

Was ist Data Mining?

Einführung in Apache Frameworks (ca. 2 Tage)

Big-Data-Lösungen in der Cloud

Datenzugriffsmuster

Datenspeicherung

MapReduce (ca. 3 Tage)

MapReduce Philosophie

Hadoop Cluster

Verketten von MapReduce Jobs

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Komponenten (ca. 3 Tage)

Kurzvorstellung von verschiedenen Tools

Datenübertragung

YARN-Anwendungen

Hadoop JAVA-API

Apache Spark

NoSQL und HBase (ca. 3 Tage)

CAP-Theorem

ACID und BASE

Typen von Datenbanken

HBase

Big Data Visualisierung (ca. 3 Tage)

Theorien der Visualisierung

Diagrammauswahl

Neue Diagrammarten

Werkzeuge zur Datenvisualisierung

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur

Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers

Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten

Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse

Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM

Einführung/Modellierung in der UML

· Klassendiagramme

· Use-Case Analyse

· Aktivitätsdiagramme

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenbanken (ca. 3 Tage)

Grundlagen von Datenbanksystemen

Architektur von Datenbankmanagementsystemen

Anwendung RDBMS

Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen

Praktische und theoretische Einführung in SQL

Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json

Data Warehouse (ca. 4 Tage)

Star Schema

Datenmodellierung

Erstellung Star Schema in RDBMS

Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung

Erstellung Snowflake Schema in RDBMS

Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung

Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5

Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions

Vergleich von state und transaction oriented

Faktentabellen, Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 4 Tage)

Data Cleansing

· Null Values

· Aufbereitung von Daten

· Harmonisierung von Daten

· Anwendung von Regular Expressions

Data Understanding

· Datenvalidierung

· Statistische Datenanalyse

Datenschutz, Datensicherheit

Praktischer Aufbau von ETL-Strecken

Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.

Data Vault Datenmodellierung

Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Im Rahmen der Weiterbildung zum Data Engineer und Big Data Specialist werden umfassende Kenntnisse zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen sowie zur Architektur datengetriebener Systeme vermittelt.

Zunächst werden grundlegende Aspekte der Business Intelligence behandelt, darunter typische Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI-Architektur sowie die Abgrenzung zwischen OLAP und OLTP. Die Rolle des Data Engineers wird dabei ebenso thematisiert wie der Umgang mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten im Kontext des Data Warehousing.

Im Bereich des Anforderungsmanagements stehen die systematische Erhebung und Modellierung fachlicher Anforderungen im Fokus. Vermittelt werden Methoden der Datenmodellierung mithilfe von Entity-Relationship-Modellen (ERM) sowie UML-Diagrammen, darunter Klassendiagramme, Use-Case-Analysen und Aktivitätsdiagramme.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) wird praxisnah durch die Vorstellung aktueller Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten im Arbeitsalltag ergänzt.

Ein vertieftes Verständnis für relationale Datenbanksysteme wird durch die Vermittlung ihrer Architektur, den Einsatz relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) sowie die Umsetzung von Datenmodellen unter Berücksichtigung der Normalformen erarbeitet. Dabei erfolgt eine fundierte Einführung in SQL und die Grenzen relationaler Systeme (z. B. csv, JSON).

In der intensiven Auseinandersetzung mit dem Data Warehouse werden verschiedene Modellierungsansätze wie das Star-, Snowflake- und Galaxy-Schema behandelt. Die Konzepte Slowly Changing Dimensions (Typ 1–5) sowie verschiedene Dimensionstypen (z. B. mini, monster, heterogeneous) werden eingeführt und in Bezug auf Faktentabellen, Speicherstrategien und Dichte verglichen.

Im Modul ETL (Extract, Transform, Load) wird die Aufbereitung und Transformation von Daten thematisiert. Hierzu gehören u. a. das Data Cleansing, die Harmonisierung, die Validierung und die statistische Analyse von Daten. Datenschutz und Datensicherheit werden als integrale Bestandteile mitbehandelt. Zudem wird die Modellierung mit Data Vault 2.0 vermittelt – einschließlich der praktischen Umsetzung von Raw Vaults und Hash-Verfahren.

Zur Vertiefung des Wissens und Anwendung der erlernten Inhalte dient eine projektbasierte Abschlussarbeit, in der eigenständig eine datenbasierte Lösung erarbeitet und präsentiert wird.

Im Bereich Big Data erfolgt eine Einführung in zentrale Konzepte wie Volume, Velocity, Variety, Value und Veracity. Chancen, Herausforderungen und Abgrenzungen zu verwandten Disziplinen wie Business Intelligence, Data Analytics und Data Science werden herausgearbeitet.

Technische Grundlagen werden durch die Einführung in Apache-Frameworks, den Aufbau von MapReduce-Jobs, die Arbeit mit Hadoop-Clustern sowie den Einsatz von YARN und der Hadoop Java API vermittelt. Darüber hinaus erfolgt eine Auseinandersetzung mit Apache Spark als moderner Big-Data-Verarbeitungstechnologie.

Die Verwendung nicht-relationaler Datenbanken wird im Modul NoSQL und HBase behandelt. Hierbei stehen das CAP-Theorem, ACID- und BASE-Prinzipien sowie verschiedene NoSQL-Typen im Fokus.

Abschließend wird das Thema Big Data Visualisierung behandelt. Neben grundlegenden Visualisierungstheorien und Diagrammtypen werden moderne Werkzeuge zur grafischen Darstellung großer Datenmengen vorgestellt.

Auch im Big-Data-Kontext wird das Gelernte in einem praxisorientierten Projekt angewendet und durch eine Abschlusspräsentation dokumentiert.

Der Lehrgang ist für Personen gedacht, die ein Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder einer ähnlichen Fachrichtung erfolgreich abgeschlossen haben.

Als Big Data Engineer arbeitest Du an der Schnittstelle zwischen Datenarchitektur, Datenverarbeitung und Datenanalyse. Dein Berufsalltag dreht sich darum, große Datenmengen (Big Data) aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu speichern, zu verarbeiten und für Analysten, Data Scientists oder Entscheidungsträger nutzbar zu machen.

Du entwickelst und wartest skalierbare Dateninfrastrukturen, z. B. mit Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka oder NoSQL-Datenbanken wie HBase oder Cassandra. Dabei setzt Du ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) um, implementierst Data Pipelines und sorgst für eine zuverlässige und sichere Datenintegration aus unterschiedlichen Systemen – strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert.

In vielen Projekten bist Du verantwortlich für die Modellierung von Data Warehouses (z. B. mit Star- oder Snowflake-Schema), das Daten-Cleansing, die Anwendung von Data Vault 2.0, sowie die Optimierung von Datenabfragen mit SQL oder anderen Abfragesprachen. Du beschäftigst Dich mit Themen wie Datensicherheit, Skalierbarkeit, Performance-Tuning und Fehlerbehandlung in verteilten Systemen.

Zusätzlich unterstützt Du die Analyse großer Datenmengen (Data Analytics), indem Du strukturierte Daten für Visualisierungen aufbereitest oder Machine-Learning-Prozesse vorbereitest. Du arbeitest eng mit Data Scientists, Business Intelligence-Teams und Softwareentwicklern zusammen und hast ein tiefes Verständnis für moderne Cloud-Architekturen und Big-Data-Plattformen.

Ein Fernstudium zum Big Data Engineer vermittelt Dir umfassendes Know-how in der Verarbeitung, Analyse und Strukturierung großer Datenmengen – ein Qualifikationsprofil, das auf dem Arbeitsmarkt stark nachgefragt wird. Du erwirbst praxisorientierte Kenntnisse in Data Engineering, ETL-Prozessen, Datenmodellierung und der Arbeit mit Big-Data-Technologien wie Apache Hadoop, Spark, Kafka oder NoSQL-Datenbanken.

Darüber hinaus lernst Du, wie moderne Dateninfrastrukturen aufgebaut, skaliert und gewartet werden. Du arbeitest mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, entwickelst automatisierte Data Pipelines, modellierst komplexe Datenstrukturen (z. B. Star- und Snowflake-Schema) und setzt Data Vault 2.0 professionell ein.

Durch den Einsatz aktueller Technologien und Frameworks eignest Du Dir Fähigkeiten an, die in Bereichen wie Cloud Computing, Data Warehousing, Machine Learning und Datenvisualisierung unverzichtbar sind. Zusätzlich verstehst Du die Prinzipien von Datensicherheit, Datenqualität und Skalierbarkeit, die für die Entwicklung stabiler Datenarchitekturen entscheidend sind.

Ein solches Fernstudium bereitet Dich gezielt auf Positionen im Data Engineering, Big Data Management, in der Business Intelligence oder in der datengetriebenen Softwareentwicklung vor – und verschafft Dir ein starkes Kompetenzprofil für technologiegetriebene Unternehmen in nahezu allen Branchen.

Das Gehalt eines Big Data Engineers gehört zu den attraktivsten im IT-Bereich – und das aus gutem Grund: Fachkräfte mit fundiertem Know-how in Big Data Technologien, Datenverarbeitung, Cloud Computing und Datenarchitektur sind stark gefragt.

In Deutschland liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt für Big Data Engineers zwischen 50.000 € und 65.000 € brutto pro Jahr – abhängig von Qualifikation, Region und Unternehmensgröße. Mit zunehmender Berufserfahrung, Spezialisierung auf Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka oder NoSQL-Datenbanken, sowie Kenntnissen in ETL-Prozessen und Data Warehousing, kann das Gehalt deutlich steigen.

In leitenden Positionen oder mit mehreren Jahren Erfahrung sind Jahresgehälter von 80.000 € bis über 100.000 € brutto realistisch – insbesondere in Branchen wie Finanzen, Telekommunikation, Gesundheitswesen oder bei großen Tech-Unternehmen. Wer zusätzlich Expertise in Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) oder Machine Learning mitbringt, hebt sich weiter positiv am Arbeitsmarkt ab.

Big Data Engineering zählt zu den zukunftssicheren Berufsfeldern mit sehr guten Karriere- und Verdienstmöglichkeiten, besonders im Zuge der Digitalisierung und des steigenden Bedarfs an datengetriebenen Geschäftsmodellen.