AWS-Zertifizierungen für Dateningenieure im Jahr 2026: Ein kompletter Leitfaden

Die wichtigsten Zertifizierungen für Dateningenieure

Jetzt, wo du weißt, was AWS-Zertifizierungen sind, schauen wir uns mal die an, die für Dateningenieure am wichtigsten sind. Jeder Kurs konzentriert sich auf die Fähigkeiten, die du zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Cloud-basierten Datensystemen brauchst, und ich helfe dir dabei, den richtigen Weg basierend auf deiner Erfahrung zu wählen.

AWS-Dateningenieur-Zertifizierungen. Bild vom Autor. 

AWS-zertifizierter Dateningenieur (Associate-Level)

Die AWS Certified Data Engineer-Zertifizierung ist für Leute gedacht, die Datenpipelines auf AWS aufbauen und verwalten wollen. Der Fokus liegt darauf, Daten in AWS zu verschieben, sie mit ETL-Workflows zu bearbeiten und sie in den richtigen Diensten und Formaten für die Analyse und langfristige Nutzung zu speichern.

Du wirst mit Tools wie AWS Glue und SQL arbeiten, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu verschieben. Du lernst auch, wie du diese Daten in Amazon S3 speicherst, je nach Kosten und Leistung zwischen verschiedenen Dateiformaten wählst und je nach Anwendungsfall mit Datenbanken wie Redshift und DynamoDB arbeitest.

Die Zertifizierung geht über die Verarbeitung und Speicherung hinaus und umfasst auch, wie man Daten so organisiert, dass sie projektübergreifend leicht zu finden und zu pflegen sind. Auf der Sicherheitsseite lernst du, wie du den Zugriff mit IAM verwaltest, Netzwerkverbindungen sicher machst und deine Datenbanken nach den AWS-Best Practices schützt.

Diese Zertifizierung ist perfekt, wenn du dich auf Cloud-First-Daten-Workflows spezialisieren und lernen willst, wie man zuverlässige und sichere Systeme auf AWS entwickelt.

AWS-zertifizierter Lösungsarchitekt (Associate-Level)

Die Zertifizierung zum AWS Certified Solutions Architect dreht sich um das Entwerfen von Cloud-Lösungen, einschließlich Datenarchitekturen. Das ist eine super Wahl für Dateningenieure, die lernen wollen, wie man sichere, zuverlässige und skalierbare Systeme auf AWS aufbaut.

Du sammelst praktische Erfahrungen mit wichtigen Diensten wie EC2 für Rechenleistung, S3 für Speicher und AWS IAM für die Verwaltung von Zugriff und Sicherheit. Das sind alles wichtige Teile beim Einrichten und Betreiben von Cloud-basierten Datenpipelines.

AWS-zertifizierter Entwickler (Associate-Level)

Die AWS Certified Developer-Zertifizierung ist zwar für Entwickler gedacht, ist aber auch super für Dateningenieure, die an Datenpipelines arbeiten, bei denen es um die Integration von Anwendungen geht.

Du lernst, wie du:

• Entwickle und setz serverlose Apps mit Tools wie AWS Lambda, Amazon SQS und API Gateway ein.
• Halt dich an die AWS-Sicherheitsempfehlungen mit Diensten wie IAM (für die Zugriffskontrolle), KMS (für die Schlüsselverwaltung) und MFA (für die Multi-Faktor-Authentifizierung).

AWS-zertifiziertes maschinelles Lernen (Spezialisierungsebene)

Die AWS Certified Machine Learning -Zertifizierung ist super, wenn du mit Machine-Learning-Modellen arbeitest oder mit Data-Science-Teams zusammenarbeitest. Der Fokus liegt auf den ersten Schritten der Machine-Learning-Pipeline – den Teilen, wo Dateningenieure eine wichtige Rolle spielen. Hier lernst du, wie du:

• Bereite Daten für ML vor, einschließlich der Bereinigung und Umwandlung von Datensätzen und der Erstellung von Features für das Training.
• Nutze wichtige AWS-Tools wie Amazon Kinesis, um Streaming-Daten zu sammeln, und Amazon SageMaker, um Modelle zu trainieren und einzusetzen.

Prüfungsformat und Anforderungen

Sobald du dich vorbereitet hast, kannst du die Prüfung machen. AWS-Prüfungen zeigen, wie du dein Wissen in echten Situationen anwendest. Sie checken, wie gut du mit AWS-Diensten Entscheidungen treffen und Probleme lösen kannst.

Was du mitbringen solltest und was hilfreich wäre

Du brauchst keine offiziellen Qualifikationen, um die Prüfung zu machen – jeder kann es versuchen. Aber AWS hat ein paar Tipps, damit du dich besser vorbereitet fühlst:

• Praktische Erfahrung: Im Idealfall hast du mindestens ein Jahr lang mit AWS an echten Projekten gearbeitet. Vielleicht hast du beim Aufbau zuverlässiger, skalierbarer Systeme geholfen oder Teams dabei unterstützt, die das gemacht haben.
• Kenntnisse der wichtigsten AWS-Services: Du solltest die Grundlagen von Diensten in den Bereichen Rechenleistung, Speicher, Netzwerke und Datenbanken kennen – genug, um zu verstehen, was jeder einzelne leistet und wann man ihn einsetzt.
• Grundlegendes Verständnis von Architektur: Es ist echt hilfreich, wenn du ein Problem analysieren, die technischen Anforderungen verstehen und herausfinden kannst, welche AWS-Services am besten passen.

Prüfungsdetails

Hier ist, was duam Prüfungstag für die meisten Zertifizierungen erwarten kannst:

Die Gesamtkosten für die Teilnahme an der AWS-Prüfung auf Associate-Ebene betragen 150 US-Dollar und für die Spezialprüfungen 300 US-Dollar (Änderungen vorbehalten, bitte überprüfe die Prüfungsgebühren für weitere Details). 

Wenn du bereit bist, eine Prüfung zu buchen, geh auf aws.training, logg dich ein und geh zum Abschnitt „Zertifizierung“. Von dort aus kannst du deine Prüfung über Pearson VUE oder PSI planen. 

Wichtige Themen zum Lernen

Jede AWS-Zertifizierung deckt eine Menge Konzepte ab, aber manche Themen kommen öfter vor und sind es wert, dass man sich mehr Zeit dafür nimmt. Mal sehen, was das ist: 

AWS-Kernservices

Das sind ein paar der wichtigsten Dienste, die du für die meisten AWS-Zertifizierungen und für die Arbeit mit echten Systemen in der Cloud verstehen musst. Sie sind die Basis für den Aufbau und die Überwachung der Dateninfrastruktur:

• Amazon S3 (Scalable Object Storage) – Skalierbarer Objektspeicher: Es speichert Daten wie Dateien, Protokolle oder Backups und greift zuverlässig in jeder Größenordnung darauf zu. Du wirst sehen, dass es in Data Lakes, Pipelines und als Landing Zone für Rohdaten oder verarbeitete Daten genutzt wird.
• Amazon EC2 (, virtuelle Server): Sie machen Rechenaufgaben nach Bedarf. Du kannst die Instanzgröße nach deinen Leistungsanforderungen anpassen, was sie super für skalierbare Verarbeitung macht.
• AWS Lambda (Serverless Compute): Es führt Code aus, ohne Server zu verwalten. Lambda ist ereignisgesteuert, was bedeutet, dass es perfekt für leichte Automatisierung und das Reagieren auf Auslöser in einer Pipeline geeignet ist.
• Identitäts- und Zugriffsmanagement-: Es legt fest, wer auf was in deiner AWS-Umgebung zugreifen kann. So kannst du deine Infrastruktur schützen und sicherstellen, dass nur die richtigen Leute oder Dienste auf deine Ressourcen zugreifen können.
• Amazon CloudWatch- (Überwachung und Beobachtbarkeit): Es verfolgt die Leistung, richtet Warnmeldungen ein und lässt dich Protokolle deiner AWS-Dienste ansehen. So kannst du Probleme erkennen und dafür sorgen, dass die Systeme reibungslos laufen.

Datendienste

Hier sind ein paar der wichtigsten AWS-Dienste, die in modernen Datenpipelines genutzt werden. Du musst wissen, was jedes einzelne macht und wie sie zusammenarbeiten, um Daten zu sammeln und zu analysieren: 

• Amazon Redshift: Es ist ein verwaltetes Data Warehouse, das schnelle, komplexe Abfragen über große Datensätze durchführt. 
• Kinesis: Es sammelt und verarbeitet Streaming-Daten in Echtzeit, was super für Sachen wie Live-Dashboards und Betrugserkennung ist.
• AWS Glue: Es wandelt Daten um und verschiebt sie, ohne dass man sich um die Infrastruktur kümmern muss. So können wir Daten für Analysen und Machine-Learning-Pipelines vorbereiten.
• Amazon EMR: Es verarbeitet große Datenmengen mit Tools wie Apache Spark, Hive oder Hadoop. Das macht es einfacher, Cluster zu skalieren und zu verwalten.
• Athena: Es führt SQL-Abfragen direkt auf Daten aus, die in S3 gespeichert sind. Es ist serverlos, also musst du nichts einrichten, was echt praktisch ist, wenn du schnell Einblicke oder Ad-hoc-Analysen ohne komplizierte ETL brauchst.

Data Lake und ETL-Konzepte

Ein Data Lake ist ein zentraler Ort, um viele strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern. Auf AWS machen es Dienste wie S3, Lake Formation und Glue einfacher, Data Lakes aufzubauen und zu verwalten, die Analysen und maschinelles Lernen in großem Maßstab unterstützen.

Wir müssen ETL-Pipelines nutzen, um Daten in einen See zu bringen (kurz für Extract, Transform und Load). Diese Pipelines:

• Extrahier Daten aus verschiedenen Quellen
• Verwandle in ein Format, das du nutzen kannst
• Lade in deinen Data Lake oder dein Data Warehouse laden

Mit AWS Glue ist es einfacher, diese Workflows zu erstellen und zu verwalten. Da es serverlos ist, müssen wir uns nicht um die Infrastruktur kümmern, und es unterstützt Orchestrierung, die unsere Datenübertragung von Anfang bis Ende automatisiert und skaliert.

Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften

Sicherheit ist ein wichtiger Teil der Arbeit mit AWS, wenn wir mit sensiblen oder umfangreichen Daten umgehen. Hier sind ein paar wichtige Punkte, auf die du beim Lernen oder Entwerfen sicherer Systeme achten solltest:

• Verschlüsselung mit KMS: Mit dem AWS Key Management Service (KMS) können wir Verschlüsselungsschlüssel erstellen und verwalten. Es schützt Daten von API-Schlüsseln bis hin zu gespeicherten Dateien, egal ob sie gerade gespeichert sind oder übertragen werden.
• Zugriffskontrolle mit IAM: IAM legt fest, wer was machen darf. Anstatt langfristige Zugangsdaten zu geben, machen IAM-Rollen einen temporären Zugriff möglich, was sicherer ist. Wir müssen aber die Berechtigungen regelmäßig checken, um das Prinzip der geringsten Privilegien einzuhalten.
• Mehrfaktor-Authentifizierung (MFA): MFA hinzuzufügen ist eine einfache Möglichkeit, risikoreiche Konten zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Überwachung und Einhaltung: Wir nutzen Tools wie CloudTrail und CloudWatch, um Änderungen zu verfolgen und ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Sie helfen uns dabei, interne und Branchenstandards einzuhalten.

Vorbereitungsstrategien

Nachdem du bis hierher gelesen hast, hast du vielleicht das Gefühl, dass es viel zu verdauen gibt. Aber mit dem richtigen Ansatz ist das total machbar. Also habe ich den Vorbereitungsprozess in drei Hauptbereiche aufgeteilt, damit du strukturiert vorgehen kannst.

Lernmaterialien und Kurse

Fang mit den Ressourcen von AWS an, weil sie über 600 kostenlose digitale Kurse und offizielle Prüfungsleitfäden für jede Zertifizierung anbieten.fication. Die sind super, um die Prüfungsthemen und die wichtigsten Konzepte zu verstehen, die du in der Prüfung haben wirst.

Außerdem kannst du dir DataCampanschauen , wo es Kurse für Einsteiger gibt, wie AWS-Konzepte und AWS-Cloud-Technologie- und -Dienstkonzepte, die dir helfen, eine solide Grundlage aufzubauen.

Ich schlage vor, offizielle Inhalte und Inhalte von Drittanbietern zu mischen, um ein umfassenderes Bild zu bekommen. So findest du einen Lernstil, der besser zu dir passt.

Praktische Übungen

Praktische Übungen helfen dabei, Selbstvertrauen aufzubauen. AWS hat 'ne kostenlose Stufe namens „Free Tier“, die dir unter Zugang zu vielen Diensten ohne Kosten gibt, damit du Sachen in 'ner echten Umgebung ausprobieren kannst. Du kannst es nutzen, um kleine Projekte zu machen, bei denen du das Gelernte anwenden kannst. Zum Beispiel:

• Richte eine statische Website mit S3 und CloudFront ein
• Mach eine einfache Datenpipeline mit S3, Glue und Redshift
• Serverlose Funktionen mit Lambda und CloudWatch auslösen

Diese praktischen Übungen helfen uns dabei, das Gelernte zu festigen und uns auf reale Situationen vorzubereiten, die in der Prüfung und im Job vorkommen können.

Übungsprüfungen und Testprüfungen

Wenn du das Lernmaterial durchgearbeitet und praktische Erfahrungen gesammelt hast, sind Übungstests der nächste Schritt. Sie testen dein Wissen und machen dich mit dem Prüfungsformat vertraut.

Hier geht's los:

• Offizielle AWS-Übungsprüfungen: Die sind genauso aufgebaut und genauso schwer wie der echte Test, sodass wir wissen, was uns erwartet.
• Bonusvorbereitung: Übe die Beantwortung von 50 AWS-Interviewfragen, um dein Denken zu schärfen und dich beim Reden über dein Wissen wohlzufühlen.

Auswirkungen auf die Karriere und nächste Schritte

Sobald du die Prüfung bestanden hast, zeigt sich der wahre Wert in deinem Wissen und den Möglichkeiten, die sich dir für deine Karriere eröffnen. 

Wie eine Zertifizierung einen Mehrwert schafft

Arbeitgeber suchen oft nach AWS-Zertifizierungen, um zu zeigen, dass du Cloud-Tools verstehst und sie in der Praxis anwenden kannst. Es kann auch Türen zu besseren Angeboten und mehr Wachstumschancen öffnen.

Es geht nicht nur um Bewerbungen, sondern auch darum, glaubwürdig zu sein. Das zeigt, dass du deine Fähigkeiten ernst nimmst, und hilft dir, in der größeren Data-Engineering-Community aufzufallen.

Wenn du noch weiter gehen willst, ist die Data Engineer-Karrierezertifizierung von DataCamp eine weitere gute Option. Es ist so gemacht, dass es echte Fähigkeiten testet und dir einen Nachweis gibt, dem Personalchefs vertrauen.

Weiterbildung und höhere Positionen

Sobald du deine AWS-Qualifikation hast, kannst du dich auf andere anspruchsvolle Rollen vorbereiten, wie zum Beispiel Lösungsarchitekt, Datenwissenschaftler oder Spezialist für maschinelles Lernen.

Wenn das dein nächster Schritt ist, können dir die Lernpfade von DataCamp dabei helfen, dich in die richtige Richtung weiterzuentwickeln. Mit Jobs wie Datenwissenschaftler oder Machine-Learning-Wissenschaftler kannst du die Fähigkeiten und Strukturen lernen, die du brauchst, um technisch anspruchsvollere und wichtige Aufgaben zu übernehmen.

Und weil AWS-Zertifizierungen alle paar Jahre erneuert werden müssen, lohnt es sich, dein Wissen auf dem neuesten Stand zu halten. DataCamp bietet auch fortlaufende Unterstützung bei der Zertifizierung, damit du immer auf dem neuesten Stand bleibst, wenn sich Tools und Best Practices weiterentwickeln.

Abschließende Gedanken

Die AWS-Dateningenieur-Zertifizierung ist ein guter Schritt, um deine Fähigkeiten zu verbessern und deine Karriere voranzubringen. Mach dich erst mal mit den Zertifizierungen vertraut, die zu deiner Erfahrung passen, stell einen Lernplan auf und probier das Ganze mit der kostenlosen AWS-Testversion aus.

Setz dir ein Ziel, bleib dran und nutz alles, was du auf dem Weg dorthin lernst – das alles führt zu einer Zertifizierung, die zeigt, dass du die Arbeit machen kannst.

Und wenn du weiter lernen willst, findest du hier ein paar coole Ressourcen von DataCamp, die dich dabei unterstützen:

• AWS Cloud-Technologie und -Services – eine gute Einführung in die wichtigsten AWS-Tools und -Konzepte.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – ein grundlegender Lernpfad, der dich auf die offizielle AWS-Prüfung vorbereitet.
• Dateningenieur in Python – ein Lernpfad, bei dem es darum geht, Pipelines aufzubauen, mit Big Data zu arbeiten und Cloud-Tools zu nutzen.
• Associate Data Engineer in SQL – ideal, um deine SQL-Kenntnisse in realen Szenarien zu verbessern.
• Professioneller Dateningenieur in Python – ein Lernpfad, um deine Fähigkeiten zu verbessern und komplexere Datenherausforderungen zu meistern.