Die besten AWS-, Azure- und GCP-Kurse für angehende Data-Cloud-Engineers

Wenn du nach einem Cloud-Data-Engineering-Kurs suchst, kann die Menge an Material schnell erschlagen – und du fragst dich, welchen und wie viele der großen drei Anbieter du lernen sollst. Die Community kommt immer wieder zur gleichen Empfehlung: Starte mit genau einer Cloud und nimm die zweite erst dazu, wenn sich die erste langweilig anfühlt. Falls du dich nun fragst, welche du wählen sollst, hilft dir dieses Entscheidungsgerüst:

• Lerne AWS zuerst, wenn du die meiste Auswahl an Stellenangeboten willst.
• Lerne GCP zuerst, wenn deine Wunschrolle stark auf BigQuery und Dataflow setzt.
• Lerne Azure zuerst, wenn dein Unternehmen bereits SQL Server und Power BI einsetzt.

Diese Liste richtet sich an Menschen, die in eine Data-Cloud-Engineering-Rolle wechseln: Analystinnen und Analysten, die Pipelines verantworten wollen, Softwareentwickler, die in Richtung Datenplattformen gehen, und Data Engineers, die bisher On-Premises mit Spark arbeiten und jetzt Glue, Synapse oder Dataflow brauchen. Ich habe die Ressourcen ausgewählt, je nachdem, ob der Lehrplan zu einem echten Zertifizierungs-Blueprint passt (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Googles Professional Data Engineer), ob Datenservices statt nur allgemeiner Cloud-Administration behandelt werden und ob sie von Praktikerinnen und Praktikern empfohlen werden.

Ich gehe davon aus, dass du etwas Python und SQL kannst. Falls nicht, ist diese Lücke wichtiger als die Cloud-Wahl. Schließe sie zuerst mit DataCamps Associate Data Engineer in SQL-Karrierelernpfad, der die SQL- und ETL/ELT-Grundlagen legt, die jeder Managed-Spark-Dienst voraussetzt.

TL;DR

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing Course

Der Kurs Understanding Cloud Computing ist der richtige Einstieg, wenn du noch nie ein AWS-, Azure- oder GCP-Konto hattest und zuerst die gemeinsame Begriffswelt verstehen willst, bevor du in einer Konsole klickst. Der Kurs ist konzeptionell statt hands-on – genau das, was du in der ersten Stunde brauchst.

Er behandelt die Servicemodelle (IaaS, PaaS, SaaS), die Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid), wie sich die großen Anbieter unterscheiden und wo Sicherheits- und Governance-Verantwortung zwischen dir und dem Anbieter liegen. Weil er anbieterneutral ist, kannst du ein AWS-Glue-Tutorial und ein Azure-Data-Factory-Tutorial lesen und sehen, dass beide dasselbe Problem mit unterschiedlichen Begriffen lösen.

Der Kurs läuft im Browser, es gibt also kein lokales Setup und keine Cloud-Rechnung während des Lernens. Ein Personal-Plan kostet grob 25 bis 33 US-Dollar pro Monat im Jahresabo – für unbegrenzten Zugriff auf alle in dieser Liste genannten DataCamp-Kurse.

• Niveau: Einsteiger, kein Cloud-Konto erforderlich
• Format: Interaktiver Kurs, keine Programmier-Voraussetzungen
• Am besten geeignet für: Analysten und Quereinsteiger, die Cloud-Konzepte vor Cloud-Konsolen brauchen

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) Skill Track

Wenn die r/dataengineering-Mehrheit dich zu Amazons Cloud rät, ist der AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)-Skill-Track der günstigste Weg, die Service-Landschaft in einem strukturierten Durchgang ins Gehirn zu bekommen. Er folgt dem CLF-C02-Exam-Blueprint statt einer zufälligen Konsolen-Tour.

Du deckst Cloud-Konzepte ab, zentrale AWS-Services (darunter S3, EC2 und IAM), Sicherheit und das Shared-Responsibility-Modell sowie Abrechnung und Pricing – den Teil, den viele Einsteiger ignorieren, bis ein EMR-Cluster übers Wochenende weiterläuft. Für Data Engineers sind die Abrechnungs-Kapitel ein Muss: Kostenkontrolle gehört zum Job, nicht ins Kleingedruckte.

CLF-C02 ist eine grundlegende Zertifizierung. Sie bringt dir nicht bei, wie man einen Glue-Job schreibt oder ein Redshift-Schema modelliert. Sie ist die Landkarte – für das eigentliche Pipeline-Handwerk geht es dann im AWS Skill Builder Data Engineer Path bei Punkt 6 weiter.

• Niveau: Einsteiger, abgestimmt auf den CLF-C02-Blueprint
• Format: Skill Track, mehrere interaktive Kurse
• Am besten geeignet für: Lernende, die sich zuerst wegen der Marktbreite auf AWS festlegen

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) Skill Track

Starte stattdessen hier, wenn dein Unternehmen bereits SQL Server, Power BI und Active Directory betreibt – das ist bei vielen Enterprise-Datenteams der Fall. AZ-900 ist genau für dieses Szenario als Einstieg konzipiert.

Der Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)-Track führt durch Azure-Grundkonzepte, die wichtigsten Servicefamilien, Management und Governance sowie Pricing- und Support-Optionen. Du lernst hier Azure Blob Storage und Data Lake Storage als Servicenamen kennen – genug Kontext, damit DP-203-Material nicht rätselhaft, sondern lesbar ist.

Ein praktischer Kostenhinweis: Lernen und Prüfung sind getrennte Rechnungen. Die AZ-900-Prüfung kostet je nach Region etwa 99 bis 120 US-Dollar, und du musst sie nicht ablegen, um Wert aus dem Track zu ziehen. Ich würde nur zahlen, wenn eine Stellenausschreibung oder ein interner Beförderungsprozess sie ausdrücklich verlangt.

• Niveau: Einsteiger, minimale Voraussetzungen
• Format: Skill Track, auf AZ-900-Domains gemappt
• Am besten geeignet für: Datenprofis in Microsoft-zentrierten Organisationen

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Savills kostenlose YouTube-Playlists sind der Grund, warum du für Azure-Grundlagen nicht zwingend zahlen musst. Seine AZ-900- und AZ-104-Serien gelten weithin als kostenloser, aber guter Startpunkt.

Das AZ-104-Material ist administratorfokussiert – und genau das ist für Data Engineers relevant: Identity, Networking, Storage-Accounts und Governance sind die Dinge, mit denen du ringst, wenn deine Data-Factory-Pipeline ein Private Endpoint nicht erreicht. Er bietet zudem Live-Lernsessions und Whiteboard-Erklärungen, die viele Bezahlvideos übertreffen.

Was es hier nicht gibt: Interaktives Lernen oder Pipeline-Design. Kein Synapse-Dimensionenmodell, keine inkrementellen Ladepatterns und kein dbt. Nutze die Playlists, um die Infrastrukturschicht zu festigen, und investiere deine Lernzeit dann in den DP-203-Pfad.

• Niveau: Einsteiger bis fortgeschritten
• Format: Kostenlose YouTube-Playlists und Live-Studysessions
• Am besten geeignet für: Azure-Lernende mit Null-Budget, die Infrastrukturgrundlagen brauchen

5. DataCamp: Introduction to GCP Course

Wähle DataCamps Introduction to GCP, wenn deine Zielarbeit analytiklastig ist. GCP bekommt in r/dataengineering-Threads konstant Lob für die Datentools und dafür, wie wenig Formalitäten BigQuery im Vergleich zu einem Redshift-Cluster erfordert.

Der Kurs führt in die GCP-Servicelandschaft ein, in Storage- und Compute-Optionen und in die Rolle von BigQuery im Analytics-Stack. Ich setze ihn vor das Herstellermaterial, weil die Reihenfolge zählt: Google Cloud Skills Boost Labs setzen voraus, dass du weißt, was ein Projekt, ein Service-Account und eine Region sind – und genau das liefert dir dieser Kurs in wenigen Sitzungen.

Die ehrliche Grenze ist die Tiefe. Du wirst nach einem Einstiegskurs keine Streaming-Pipeline mit Pub/Sub und Dataflow entwerfen können – und das sollst du auch nicht erwarten. Dafür ist der nächste Eintrag da.

• Niveau: Einsteiger
• Format: Interaktiver, browserbasierter Kurs
• Am besten geeignet für: Analysten und Engineers, die auf BigQuery-zentrierte Datenarbeit zusteuern

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer Skill Track

Der Google Cloud Data Engineer-Skill-Track auf DataCamp ist der direkteste Weg in dieser Liste von „Ich kann etwas SQL“ zu „Ich baue eine Pipeline auf GCP“ – und die Empfehlung für die meisten Quereinsteiger. Er bleibt bei den Datenservices, statt in allgemeine Cloud-Administration abzudriften.

Im Fokus steht die Data-Engineer-Seite von GCP: Storage, BigQuery und Datenbewegung durch Pipelines – also genau das Feld, das Googles Professional-Data-Engineer-Zertifizierung mit BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer und Dataproc abdeckt. Im Browser zu arbeiten heißt, du jonglierst nicht gleichzeitig Billing-Alerts und IAM-Fehler, während du Fensterfunktionen zum ersten Mal lernst.

Wichtig zu wissen: Python und SQL werden vorausgesetzt. Wenn du bei beidem wacklig bist, verbringst du deine Zeit mit Syntaxfehlern statt mit Pipeline-Design. DataCamp bietet dafür auch den Associate Data Engineer in SQL-Karrierelernpfad, um diese Lücke zu schließen, bevor du in GCP in die Tiefe gehst.

• Niveau: Fortgeschritten, setzt Python und SQL voraus
• Format: Skill Track, mehrere interaktive Kurse und Projekte
• Am besten geeignet für: Angehende Data Engineers, die sich für GCP entschieden haben und üben wollen statt Folien schauen

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Cantrills SAA-C03-Kurs wird immer wieder als Community-Empfehlung für die besten AWS-Grundlagen genannt – verdient durch Tiefe in der „Rohrleitung“ statt Breite über glänzende Services.

Für Data-Cloud-Engineers liegt der Wert in den Abschnitten, die andere Datenkurse nur streifen: IAM-Rollen und -Richtlinien, VPC-Networking und Endpoints, Storage-Klassen und Lifecycle-Regeln sowie Verschlüsselung mit KMS.

Es ist ein bezahlter Kurs direkt über Cantrills Seite, Preisgestaltung dort und je nach Aktionen variierend, und zeitlich eher Wochen als Abende. Er ist zudem kein Data-Engineering-Kurs – sieh ihn als die Schicht unter Eintrag 11, nicht als Ersatz.

• Niveau: Fortgeschritten, setzt grundlegenden IT-Background voraus
• Format: Bezahlter Videokurs mit Labs und Architekturdiagrammen
• Am besten geeignet für: Engineers, die verstehen wollen, warum eine AWS-Pipeline bricht – nicht nur, wie man sie baut

8. Google Cloud Skills Boost: Data Engineer Learning Path

Googles eigenes Trainingsportal ist der beste Ort für praktisches GCP-Üben ohne eigenes Provisionieren, denn die Labs im Data Engineer Learning Path geben dir ein temporäres Projekt mit bereits aktivierten APIs. Einige Kurse und Labs sind kostenlos.

Der Pfad deckt BigQuery für Warehouse und SQL-Analytics ab, Dataflow für Batch- und Streaming-Transformation, Pub/Sub für Event-Ingestion, Cloud Composer für Airflow-basierte Orchestrierung und Dataproc für Managed Spark. Diese Serviceliste entspricht im Wesentlichen dem Blueprint für Googles Professional Data Engineer – der Pfad taugt also gleichzeitig als Prüfungsvorbereitung.

Die Kosten variieren nach Route. Kostenlose Labs und Quests decken viel ab, während partnergehostete Varianten oft im Abo zwischen 39 und 79 US-Dollar pro Monat liegen. Prüfe daher, ob der kostenlose Pfad dir bereits alles liefert, bevor du zweimal für denselben Lehrplan zahlst.

• Niveau: Fortgeschritten
• Format: Herstellerkurse plus zeitlich begrenzte Hands-on-Labs, kostenlose und bezahlte Stufen
• Am besten geeignet für: GCP-Lernende, die Konsolenpraxis ohne eigenes Abrechnungskonto wollen

9. Grow Data Skills: Data-Engineering-Lernpfade für AWS, Azure und GCP

Grow Data Skills bietet je Cloud separate, selbstgesteuerte Pfade – mit dem Alleinstellungsmerkmal Portfolio statt Vortragsstunden. Für Menschen ohne Cloud-Berufserfahrung zählen Projekte mehr als Zertifikate.

Jeder Pfad startet mit Grundlagen wie Datenmodellierung, Warehousing und dem Unterschied zwischen Batch und Stream, dann folgen cloud-spezifische Module zu Ingestion, Storage, Transformation und Orchestrierung. Der Projektanteil macht den Unterschied: End-to-End-Pipelines und Lakehouse-Architekturen, die du in ein Repository legen und im Interview erklären kannst.

Es ist ein bezahlter Pfad mit Preisangabe im Checkout, je nach Region und Aktion variierend, und er setzt grundlegendes Python und SQL sowie etwas Cloud-Vertrautheit voraus. Wenn du noch keinen Einsteigerpfad abgeschlossen hast, tu das zuerst – sonst kopierst du in den Projekten Befehle, die du nicht verstehst.

• Niveau: Fortgeschritten
• Format: Selbstlern-Videos plus geführte Projekte, kostenpflichtig
• Am besten geeignet für: Quereinsteiger, die drei bis vier Portfolio-Pipelines brauchen – nicht noch ein Zertifikat

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Das ist ein 14-wöchiges Live-Programm, das alle drei Clouds in einem Lehrplan abdeckt – ideal, wenn Selbstlern-Videos dich schon zweimal nicht ans Ziel gebracht haben. Deadlines und eine Kohorte funktionieren für viele, so zu tun als ob nicht, ist schlechter Rat.

Die Struktur: erst Kernkonzepte des Data Engineerings, dann Cloud-spezifische Umsetzungen – S3, Glue, Redshift und EMR auf AWS; Data Lake, Data Factory und Synapse auf Azure; BigQuery, Dataflow und Pub/Sub auf GCP. Aufgaben und Labs laufen parallel zu den Live-Sessions, es gibt also benotete Arbeit statt passivem Zuschauen.

Vorherige Erfahrungen mit Python und SQL werden empfohlen – und ehrlich gesagt vorausgesetzt. Die Preisgestaltung ist eine feste Programmgebühr auf der Kursseite, regional variierend, was weniger transparent ist als wünschenswert. Lass dir die Zahl schriftlich geben, bevor du dich auf 14 Wochen festlegst.

• Niveau: Fortgeschritten; Programmiererfahrung, Python und SQL empfohlen
• Format: Live-Kohorte online, 14 Wochen, Aufgaben und Labs
• Am besten geeignet für: Lernende, die feste Termine brauchen und alle drei Clouds in einem Durchgang möchten

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate Learning Path

Dieser Learning Path auf AWS Skill Builder ist die nächste Station nach CLF-C02 für AWS-Lernende – und die einzige AWS-Ressource in dieser Liste, die explizit auf Data-Engineering-Services statt allgemeiner Architektur ausgerichtet ist. Als Amazons eigene Plattform ist der Inhalt nah am aktuellen Exam Guide.

Im Zentrum stehen die Services, für die du bezahlt wirst: AWS Glue für ETL, Lake Formation für governte Data Lakes, Amazon Redshift fürs Warehousing, EMR für Spark- und Hadoop-Workloads und Kinesis für Streaming-Ingestion. Die Preise sind gemischt: ein relevanter Teil der Digitaltrainings ist kostenlos, das Skill-Builder-Individual-Abo liegt bei rund 29 US-Dollar pro Monat oder 299 US-Dollar pro Jahr für Labs und Prüfungsvorbereitung.

Der Sprung in der Schwierigkeit von CLF-C02 ist real. Das Material zielt auf Prüfungstiefe und setzt voraus, dass du dich in der Konsole zurechtfindest, IAM-Policies lesen und über VPC-Platzierung nachdenken kannst – starte hier nicht als erste AWS-Erfahrung.

• Niveau: Expertenniveau; empfohlen nach CLF-C02 und etwas Praxis
• Format: Hersteller-Lernpfad, kostenlose Kurse plus kostenpflichtige Abo-Stufe
• Am besten geeignet für: Engineers mit Ziel AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) Path

Das beste kostenlose, fortgeschrittene Azure-Data-Engineering-Curriculum kommt von Microsoft selbst, und der DP-203-Pfad ist der nächste Schritt, sobald AZ-900 sitzt. Alle Learn-Module sind kostenlos les- und bearbeitbar.

Abgedeckt ist der eigentliche Azure-Datenstack: Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics fürs Warehousing und Spark Pools, Data Factory für Orchestrierung und Copy-Aktivitäten, Stream Analytics für Streaming-Abfragen und Azure Databricks für notebookbasierte Transformation. Wenn dein Team auf Fabric-Ära-Synapse-Workloads standardisiert, passt dieses Material am besten zu deinem Alltag.

Zwei ehrliche Probleme: Microsoft Learn ist leseintensiv und fühlt sich teils wie Dokumentation mit Fortschrittsbalken an – kombiniere es mit deinem eigenen Abo und baue etwas, statt nur auf Next zu klicken. Und die DP-203-Prüfungsgebühr liegt bei rund 165 US-Dollar – der teuerste Posten in dieser Liste pro Lernstunde.

• Niveau: Expertenniveau; empfohlen nach AZ-900 und etwas Praxis
• Format: Kostenlose Self-Service-Module, kostenpflichtige Prüfung
• Am besten geeignet für: Azure-Data-Engineers, die herstellergetreue Abdeckung ohne Kurskosten wollen

13. r/dataengineering Cloud-Choice-Threads

Die nützlichste kostenlose Ressource in dieser Liste ist kein Kurs, sondern das r/dataengineering-Subreddit. Threads wie „Which cloud provider is best to learn for someone just starting out in the Data Engineering field?“ und „Data engineering in GCP, Azure, or AWS is best to upskill and switch“ sind die Orte, an denen die echte Entscheidung fällt – und die Antwortenden sitzen oft selbst in Hiring-Panels.

Die wiederkehrenden Positionen lassen sich klar zusammenfassen: AWS gilt wegen des Marktanteils als die sicherste Karriereanlage, GCP wird für daten- und ML-lastige Workloads dank BigQuery und Dataflow empfohlen, und Azure gewinnt, wenn der Arbeitgeber oder der lokale Markt Microsoft-zentriert ist. Der andere wiederholte Rat: Wähle eine Cloud, werde darin richtig gut und nimm erst dann eine zweite dazu.

Lies die Threads für regionale Details, die kein Kurslehrplan enthält. Ob in den Stellenanzeigen deiner Stadt Synapse oder Snowflake steht, können nur lokale Praktiker beantworten – und das sollte jede andere Empfehlung hier übersteuern.

• Niveau: Alle
• Format: Kostenlose Community-Diskussion
• Am besten geeignet für: Die Entscheidung, auf welche Cloud du dich festlegst, bevor du Geld fürs Lernen ausgibst

Welche Kompetenzen ein Data Cloud Engineer braucht

Ein Data Cloud Engineer entwirft, baut und betreibt Datenpipelines auf AWS, Azure oder GCP. In der Praxis heißt das: ETL- und ELT-Jobs für Data Lakes und Warehouses – plus Sicherheit und Kostenkontrolle rundherum. Der Job liegt zwischen Software Engineering und Analytics, und die Kompetenzliste spiegelt das.

• Programmieren und Abfragen: Python und SQL, nicht verhandelbar
• Objektspeicher: Amazon S3, Azure Blob und Data Lake Storage oder Google Cloud Storage
• Warehouses und Analyse-Engines: Redshift, BigQuery oder Synapse – und Snowflake bei Multi-Cloud
• Orchestrierung: Airflow plus die nativen Scheduler (AWS Step Functions, Azure Data Factory Pipelines, Cloud Composer)
• Streaming: Kinesis, Azure Event Hubs oder Pub/Sub – und Kafka, wo Teams eigene Broker betreiben
• Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation oder Bicep
• Operations-Grundlagen: Linux, Networking, Git und Sicherheit in der Shell

Für die zertifizierungsnahen Inhalte weiter unten solltest du mit 6 bis 12 Monaten Praxis in der Cloud als Basis rechnen. Der DP-203- und der AWS-Data-Engineer-Pfad sind davor wenig freundlich.

Vorgeschlagener Lernpfad

So würde ich vorgehen, wenn ich heute als Analyst starten und innerhalb eines Jahres für Cloud-Data-Engineering-Rollen interviewen wollte.

Stufe 1: Vokabular aufbauen und eine Cloud wählen

Arbeite Understanding Cloud Computing durch, lies dann ein paar r/dataengineering-Threads zur Cloud-Wahl – mit den lokalen Stellenausschreibungen daneben. Lege dich auf einen Anbieter fest, bevor du etwas kaufst.

Stufe 2: Die Grundlagen eines Anbieters richtig lernen

Nimm je nach Stufe 1 den AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) Track, den Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) Track oder Introduction to GCP plus die ersten Kurse des Google Cloud Data Engineer. Wenn du Azure gewählt hast, null Budget hast und keine Interaktivität brauchst, decken John Savills AZ-900- und AZ-104-Playlists dasselbe kostenlos ab.

Stufe 3: In die Datenservices dieser Cloud eintauchen

Hier wirst du beschäftigungsfähig.

• GCP-Lernende schließen den Google Cloud Data Engineer ab und absolvieren dann die kostenlosen BigQuery-, Dataflow- und Pub/Sub-Labs auf Google Cloud Skills Boost.
• AWS-Lernende wechseln zum Skill Builder Data Engineer Path für Glue, Lake Formation, Redshift und Kinesis.
• Azure-Lernende gehen zum kostenlosen Microsoft Learn DP-203 Path für Data Lake Storage, Synapse und Data Factory.

Stufe 4: Projekte bauen und die Infrastrukturschicht festigen

Liefere zwei bis drei End-to-End-Pipelines, die du erklären kannst – entweder über die Projektmodule von Grow Data Skills oder selbst mit Terraform und Airflow. Parallel schließt Cantrills SAA-C03-Kurs IAM-, VPC- und Verschlüsselungslücken, die Daten-only-Kurse offenlassen. Wenn Deadlines dein echtes Problem sind, tausche diese Stufe gegen die 14-wöchige Smart Data Learning-Kohorte.

Abschließende Gedanken

Für die meisten hier lautet die Reihenfolge: Understanding Cloud Computing, gefolgt von einem Grundlagen-Track eines Anbieters und dann dem Datenservice-Pfad für diesen Anbieter. Zwei Wochen Konzeptarbeit sparen dir später einen Monat Verwirrung – und eine Cloud konsequent zu lernen schlägt das Ankosten von dreien.

Wichtig zu wissen: Prüfungsgebühren ändern sich. Die 99 bis 120 US-Dollar für AZ-900, 165 US-Dollar für DP-203 und 299 US-Dollar pro Jahr für AWS Skill Builder sind Werte zum Zeitpunkt des Schreibens, keine Garantien.

Noch ein wichtiger Hinweis, den kaum jemand mit Kursen laut sagt: Keine dieser Ressourcen allein verschafft dir einen Job. Was dir Interviews bringt, sind zwei oder drei Pipelines, die du gebaut, kaputt gemacht und anschließend erklärt hast – idealerweise mit Terraform im Repository. Zertifikate öffnen das Screening-Gespräch; Projekte gewinnen das technische.