Artikel zur Datentechnik

Ein kuratierter Pfad durch AWS-, Azure- und GCP-Kurse, die wirklich Data-Engineering-Kompetenzen aufbauen – mit Preisen, Voraussetzungen und ehrlichen Grenzen.

Eine ehrliche, strukturierte Übersicht der besten kostenlosen Ressourcen – von SQL-Grundlagen bis zu kompletten Pipelines.

Entdecke die besten Snowflake-Zertifizierungen für 2026 in unserem umfassenden Guide. Finde heraus, welche Snowflake-Zertifizierung zu deinen Karrierezielen passt.

Eine kuratierte, karriereorientierte Auswahl der besten Data-Engineering-Kurse und -Zertifizierungen 2026 – von SQL-Grundlagen bis zu Cloud- und Lakehouse-Credentials.

Bereite dich auf dein Databricks-Interview vor. Erhalte Expert:innenantworten zu Delta Lake, Unity Catalog, Spark, ML-Deployment und der Medallion-Architektur.

Bereite dich mit Jenkins-Interviewfragen vor – von „Was ist das?“ bis zum Betrieb im großen Stil: Pipelines, Agents, Credentials, Plugins und Fehlerbehebung.

Lerne, wie du mit RTO und RPO wirksame Disaster-Recovery-Pläne für Cloud und On-Prem entwickelst. Entdecke Strategien, um Kosten und Risiken branchenübergreifend auszubalancieren.

Vergleiche Docker Swarm und Kubernetes, um das passende Orchestrierungstool für dein Team zu finden. Entdecke Kernfunktionen, Skalierbarkeit und ideale Use Cases.

Lass uns mal die wichtigsten Unterschiede zwischen Docker und der Container-Laufzeitumgebung containerd anschauen. Lerne ihre Architektur kennen und wann du welches Tool für die Entwicklung nutzen solltest.

Lerne, wie man viele-zu-viele-Beziehungen mit Hilfe von Verknüpfungstabellen gestaltet. Lerne, wie du die Normalisierung aufrechterhältst, Datenanomalien vermeidest und Schemata in SQL und nosql implementierst.

Mach dich mit diesem Leitfaden auf dein bevorstehendes Vorstellungsgespräch im Bereich Data Engineering bereit. Hier findest du Antworten auf die häufigsten Fragen zu Azure Data Factory, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen, szenariobasierten Problemen.

Dieser Leitfaden erklärt Stern- und Snowflake-Schemata – zwei gängige Methoden, um Daten in Data Warehouses zu organisieren. Du wirst lernen, wie sie funktionieren, wie sie sich unterscheiden und wann du welche für deine Datenanforderungen verwenden solltest.