AWS-Zertifizierungen für Dateningenieure im Jahr 2025: Ein vollständiger Leitfaden

Die wichtigsten Zertifizierungen für Dateningenieure

Jetzt, wo du weißt, was AWS-Zertifizierungen sind, wollen wir uns die ansehen, die für Datentechniker/innen am wichtigsten sind. Jedes dieser Programme konzentriert sich auf die Fähigkeiten, die du brauchst, um Cloud-basierte Datensysteme zu entwerfen, aufzubauen und zu verwalten, und ich helfe dir, den richtigen Weg zu wählen, der auf deiner Erfahrung basiert.

AWS Data Engineer-Zertifizierungen. Bild vom Autor. 

AWS Certified Data Engineer (Associate Level)

Die Zertifizierung zum AWS Certified Data Engineer richtet sich an Personen, die Datenpipelines auf AWS aufbauen und verwalten wollen. Sie konzentriert sich darauf, Daten in AWS zu verschieben, sie mit ETL-Workflows zu verarbeiten 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, umzuwandeln und zu verschieben. Du lernst auch, diese Daten in Amazon S3 zu speichern, zwischen verschiedenen Dateiformaten auf der Grundlage von Kosten und Leistung zu wählen und mit Datenbanken wie Redshift und DynamoDB zu arbeiten, je nach deinem Anwendungsfall.

Neben der Verarbeitung und Speicherung geht es bei der Zertifizierung auch darum, wie man Daten so organisiert, dass sie projektübergreifend leicht zu finden und zu pflegen sind. Auf der Sicherheitsseite erfährst du, wie du den Zugriff mit IAM verwaltest, Netzwerkverbindungen sicherst und deine Datenbanken mit den AWS Best Practices schützt.

Diese Zertifizierung ist ideal, wenn du dich auf Cloud-first Daten-Workflows spezialisieren willst und weißt, wie man zuverlässige und sichere Systeme auf AWS entwickelt.

AWS Certified Solutions Architect (Associate Level)

Die Zertifizierung zum AWS Certified Solutions Architect konzentriert sich auf die Entwicklung von Cloud-Lösungen, einschließlich Datenarchitekturen. Es ist eine gute Wahl für Dateningenieure, die lernen wollen, wie man sichere, zuverlässige und skalierbare Systeme auf AWS aufbaut.

Du wirst praktische Erfahrungen mit Kerndiensten wie EC2 für die Datenverarbeitung, S3 für die Speicherung und AWS IAM für die Verwaltung von Zugriff und Sicherheit sammeln. All dies sind wichtige Bestandteile der Einrichtung und des Betriebs von Cloud-basierten Datenpipelines.

AWS Certified Developer (Associate Level)

Die AWS Certified Developer-Zertifizierung richtet sich zwar an Entwickler, ist aber auch für Dateningenieure hilfreich, die an Datenpipelines arbeiten, die Anwendungsintegration beinhalten.

Du wirst lernen, wie man:

• Erstellen und Bereitstellen von serverlosen Apps mit Tools wie AWS Lambda, Amazon SQS und API Gateway
• Befolge die bewährten AWS-Sicherheitspraktiken mit Services wie IAM (für die Zugriffskontrolle), KMS (für die Schlüsselverwaltung) und MFA (für die Multi-Faktor-Authentifizierung)

AWS Certified Machine Learning (Specialty Level)

Die AWS Certified Machine Learning-Zertifizierung ist nützlich, wenn du mit Machine Learning-Modellen arbeitest oder mit Data Science-Teams zusammenarbeitest. Sie konzentriert sich auf die frühen Phasen der maschinellen Lernpipeline - die Teile, in denen Data Engineers eine Schlüsselrolle spielen. Darin lernst du, wie du:

• Bereite Daten für ML vor, einschließlich Bereinigung und Umwandlung von Datensätzen und Erstellung von Merkmalen für das Training.
• Nutze zentrale AWS-Tools wie Amazon Kinesis zum Sammeln von Streaming-Daten und Amazon SageMaker zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen.

Prüfungsformat und Anforderungen

Wenn du dich vorbereitet hast, ist es an der Zeit, die Prüfung abzulegen. Bei den AWS-Prüfungen wird überprüft, wie du dein Wissen in realen Situationen anwendest. Sie testen deine Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen und Probleme mit AWS-Services zu lösen.

Voraussetzungen und empfohlene Erfahrung

Du brauchst keine offiziellen Qualifikationen, um die Prüfung abzulegen - jeder kann es versuchen. Aber AWS empfiehlt ein paar Dinge, damit du dich besser vorbereitet fühlst:

• Praktische Erfahrung: Idealerweise hast du mindestens ein Jahr lang mit AWS an echten Projekten gearbeitet. Vielleicht hast du geholfen, zuverlässige, skalierbare Systeme aufzubauen, oder Teams unterstützt, die das getan haben.
• Kenntnisse der wichtigsten AWS-Dienste: Du solltest die Grundlagen der Dienste in den Bereichen Compute, Storage, Networking und Datenbanken kennen - genug, um zu verstehen, was jeder einzelne Dienst tut und wann er eingesetzt werden sollte.
• Grundlegendes Verständnis für Architektur: Es ist hilfreich, wenn du ein Problem analysieren, die technischen Anforderungen verstehen und bestimmen kannst, welche AWS-Services die richtige Wahl sind.

Details zur Prüfung

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

Die Kosten für die AWS Associate-Prüfung belaufen sich auf $150 und für die Specialty-Prüfung auf $300 (die Preise können sich im Laufe der Zeit ändern, daher solltest du dich über die Prüfungspreise informieren). 

Wenn du bereit bist, eine Prüfung zu buchen, logge dich auf aws.training ein und gehe in den Bereich Zertifizierung. Von dort aus kannst du deine Prüfung über Pearson VUE oder PSI planen. 

Wichtige Themen zum Studium

Jede AWS-Zertifizierung deckt ein breites Spektrum an Konzepten ab, aber einige Themen tauchen häufiger auf und sind es wert, dass du dir mehr Zeit dafür nimmst. Schauen wir mal, welche das sind: 

AWS-Kerndienste

Dies sind einige der wichtigsten Services, die du für die meisten AWS-Zertifizierungen und für die Arbeit mit echten Systemen in der Cloud kennen musst. Sie bilden die Grundlage für den Aufbau und die Überwachung der Dateninfrastruktur:

• Amazon S3 (Skalierbarer Objektspeicher): Sie speichert Daten wie Dateien, Protokolle oder Backups und greift in jeder Größenordnung zuverlässig auf sie zu. Sie wird in Data Lakes, Pipelines und als Landezone für Rohdaten oder verarbeitete Daten eingesetzt.
• Amazon EC2 (Virtuelle Server): Sie führen Rechenoperationen nach Bedarf aus. Du kannst die Instanzgröße je nach Leistungsbedarf anpassen, was sie ideal für eine skalierbare Verarbeitung macht.
• AWS Lambda (Serverless Compute): Es führt Code aus, ohne Server zu verwalten. Lambda ist ereignisgesteuert, d.h. es eignet sich perfekt für leichtgewichtige Automatisierung und die Reaktion auf Auslöser in einer Pipeline.
• Identitäts- und Zugriffsmanagement: Sie legt fest, wer auf was in deiner AWS-Umgebung zugreifen kann. Auf diese Weise kannst du deine Infrastruktur sichern und sicherstellen, dass nur die richtigen Personen oder Dienste mit deinen Ressourcen interagieren können.
• Amazon CloudWatch (Überwachung und Beobachtbarkeit): Er verfolgt die Leistung, setzt Warnungen und ermöglicht es dir, die Protokolle deiner AWS-Services einzusehen. So kannst du Probleme erkennen und dafür sorgen, dass die Systeme reibungslos funktionieren.

Datendienste

Dies sind einige der wichtigsten AWS-Services, die in modernen Datenpipelines verwendet werden. Du musst wissen, was die einzelnen Systeme tun und wie sie zusammenarbeiten, um Daten zu sammeln und zu analysieren: 

• Amazon Redshift: Es handelt sich um ein verwaltetes Data Warehouse, das schnelle, komplexe Abfragen über große Datenmengen ermöglicht. 
• Kinesis: Es sammelt und verarbeitet Streaming-Daten in Echtzeit, was ideal für Anwendungsfälle wie Live-Dashboards und Betrugserkennung ist.
• AWS-Kleber: Es transformiert und verschiebt Daten, ohne die Infrastruktur zu verwalten. Auf diese Weise können wir Daten für Analysen und maschinelles Lernen vorbereiten.
• Amazon EMR: Es führt Big Data-Workloads mit Tools wie Apache Spark, Hive oder Hadoop aus. Das macht die Skalierung und Verwaltung von Clustern einfacher.
• Athena: Es führt SQL-Abfragen direkt auf den in S3 gespeicherten Daten aus. Sie ist serverlos, d.h. es gibt keine Einrichtung, was für schnelle Einblicke oder Ad-hoc-Analysen ohne komplexe ETL sehr hilfreich ist.

Data Lake und ETL-Konzepte

Ein Data Lake ist ein zentraler Ort, an dem große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten gespeichert werden. Bei AWS erleichtern Services wie S3, Lake Formation und Glue den Aufbau und die Verwaltung von Data Lakes, die Analysen und maschinelles Lernen in großem Umfang unterstützen.

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

• Extrahiere Daten aus verschiedenen Quellen
• Transformiere in ein brauchbares Format
• Laden Sie sie in deinen Data Lake oder dein Data Warehouse

AWS Glue macht es einfacher, diese Arbeitsabläufe zu erstellen und zu verwalten. Da es serverlos ist, müssen wir uns nicht um die Infrastruktur kümmern, und es unterstützt die Orchestrierung, die unsere Datenbewegungen durchgängig automatisiert und skaliert.

Sicherheit und Compliance

Sicherheit ist ein wichtiger Bestandteil der Arbeit mit AWS, wenn wir mit sensiblen oder umfangreichen Daten arbeiten. Hier sind einige Schlüsselbereiche, auf die du dich konzentrieren solltest, wenn du sichere Systeme untersuchst oder entwirfst:

• 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 im Ruhezustand oder bei der Übertragung sind.
• Zugangskontrolle mit IAM: Die IAM legt fest, wer was tun darf. Statt langfristiger Berechtigungsnachweise gewähren IAM-Rollen temporären Zugriff, was ein sicherer Ansatz ist. Allerdings müssen wir die Berechtigungen regelmäßig überprüfen, um dem Prinzip des geringsten Privilegs zu folgen.
• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA): MFA ist ein einfacher Weg, um risikoreiche Konten zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Überwachung und Einhaltung: Wir verwenden Tools wie CloudTrail und CloudWatch, um Änderungen zu verfolgen und ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Sie helfen uns dabei, die internen und branchenüblichen Standards einzuhalten.

Vorbereitungsstrategien

Nachdem du bis hierher gelesen hast, hast du vielleicht das Gefühl, dass es eine Menge zu verkraften gibt. Aber mit der richtigen Herangehensweise ist es durchaus machbar. Deshalb habe ich den Vorbereitungsprozess in drei Schlüsselbereiche unterteilt, damit du strukturiert vorgehen kannst.

Studienmaterialien und Kurse

Beginne mit den AWS-Ressourcen, denn sie bieten über 600 kostenlose digitale Kurse und offizielle Prüfungsanleitungen für jede Zertifizierungan. Sie sind der perfekte Weg, um die Prüfungsthemen und die wichtigsten Konzepte zu verstehen, auf die du geprüft wirst.

Darüber hinaus kannst du auch DataCamperkunden , das einsteigerfreundliche Kursewie AWS Concepts und AWS Cloud Technology and Services Concepts anbietet, um dir eine solide Grundlage zu schaffen.

Ich schlage vor, offizielle und fremde Inhalte zu mischen, um einen besseren Überblick zu bekommen.

Praktische Übungen

Praktische Übungen helfen, Vertrauen aufzubauen. AWS bietet ein Free Tier an, mit dem du kostenlos auf viele Services zugreifen und Dinge in einer realen Umgebung ausprobieren kannst. Du kannst es nutzen, um kleine Projekte zu erstellen, die dein Lernen in die Tat umsetzen. Zum Beispiel:

• Eine statische Website mit S3 und CloudFront einrichten
• Erstellen einer grundlegenden Datenpipeline mit S3, Glue und Redshift
• Serverlose Funktionen mit Lambda und CloudWatch auslösen

Diese praktischen Übungen helfen, das Gelernte zu festigen und bereiten uns auf reale Szenarien vor, die in der Prüfung und im Beruf vorkommen können.

Übungsklausuren und Probetests

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

Hier ist der Anfang:

• Offizielle AWS-Prüfungen: Diese spiegeln das Format und den Schwierigkeitsgrad des echten Tests wider, damit wir wissen, was uns erwartet.
• Bonusvorbereitung: Übe die Beantwortung von 50 AWS-Interview-Fragen, um dein Denken zu schärfen und dich darin zu üben, über dein Wissen zu sprechen.

Auswirkungen auf die Karriere und nächste Schritte

Sobald du die Prüfung bestanden hast, zeigt sich der wirkliche Wert in dem, was du weißt und was es dir für deine Karriere bringen kann. 

Wie eine Zertifizierung Mehrwert schafft

Arbeitgeber achten oft auf AWS-Zertifizierungen als Nachweis dafür, dass du Cloud-Tools verstehst und sie in realen Szenarien anwenden kannst. Es kann auch Türen zu besseren Angeboten und mehr Möglichkeiten zum Wachstum öffnen.

Das ist nicht nur für Bewerbungen wichtig, sondern auch für die Glaubwürdigkeit. Es zeigt, dass du deine Fähigkeiten ernst nimmst und hilft dir, in der breiteren Data-Engineering-Community wahrgenommen zu werden.

Wenn du noch weiter gehen willst, ist die DataCamp-Zertifizierung zum Data Engineer eine weitere gute Option. Er wurde entwickelt, um deine Fähigkeiten in der Praxis zu testen und dir ein Zeugnis zu geben, dem Personalchefs vertrauen.

Fortbildung und fortgeschrittene Rollen

Sobald du deine AWS-Qualifikation erworben hast, kannst du auf andere fortgeschrittene Positionen hinarbeiten, z. B. als Lösungsarchitekt/in, Datenwissenschaftler/in oder Spezialist/in für maschinelles Lernen.

Wenn das dein nächster Schritt ist, können dir die Lernpfade des DataCamps helfen, in die richtige Richtung zu wachsen. Studiengänge wie "Data Scientist" oder "Machine Learning Scientist" vermitteln dir die Fähigkeiten und die Struktur, um technisch anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen.

Und da AWS-Zertifizierungen alle paar Jahre erneuert werden müssen, lohnt es sich, dein Wissen aufzufrischen. DataCamp bietet außerdem einen kontinuierlichen Zertifizierungssupport an, damit du immer auf dem neuesten Stand bist, wenn sich Tools und Best Practices weiterentwickeln.

Schlussgedanken

Die AWS Data Engineer-Zertifizierung ist ein kluger Schritt in Richtung Kompetenzerweiterung und Karrierewachstum. Beginne damit, die Zertifizierungen zu verstehen, die zu deiner Erfahrung passen, erstelle einen Lernplan und nutze den Free Tier von AWS, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Setze dir ein Ziel, bleibe konsequent und nutze das, was du auf dem Weg dorthin aufgebaut hast - all das führt zu einer Zertifizierung, die beweist, dass du die Arbeit machen kannst.

Und wenn du dich weiterbilden willst, findest du hier einige tolle Ressourcen von DataCamp, die dich auf deinem Weg unterstützen:

• AWS Cloud-Technologie und -Services - eine solide Einführung in die wichtigsten AWS-Tools und -Konzepte.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) - ein grundlegender Lernpfad, der dich auf die offizielle AWS-Prüfung vorbereitet.
• Data Engineer in Python - ein Lernpfad, der sich auf den Aufbau von Pipelines, die Arbeit mit Big Data und den Einsatz von Cloud-Tools konzentriert.
• Associate Data Engineer in SQL - perfekt, um deine SQL-Kenntnisse in realen Szenarien zu stärken.
• Professional Data Engineer in Python - ein Lernpfad für Fortgeschrittene, um deine Fähigkeiten zu vertiefen und komplexere Datenherausforderungen zu meistern.