Artikel zur Datentechnik

Ein fairer, praxisorientierter Vergleich der wichtigsten Data-Engineer-Zertifizierungen 2026 – von Google Cloud PDE und AWS DEA-C01 bis Databricks, Snowflake und unserer

Vergleiche Karrieren in AI Engineering und Data Science. Berücksichtige Jobnachfrage, Gehälter und Lernmöglichkeiten, um den passenden Weg für dich zu wählen.

Erfahre, wie dbt-utils dbt mit fertigen Makros, zentralen Features und praxisnahen Use Cases erweitert. Optimiere deine Datentransformationen mit unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Erfahre, wie Azure Spot Virtual Machines funktionieren, wie sie deine Cloud-Kosten deutlich senken, und entdecke Strategien für den praktischen Einsatz.

Vergleiche Apache NiFi und Apache Airflow. Entdecke ihre Besonderheiten – von Skalierbarkeit über Flexibilität bis zu Monitoring – anhand detaillierter Gegenüberstellungen. Finde heraus, welches Tool am besten zu deinen Data-Engineering-Anforderungen passt.

Ein detaillierter Blick auf die Unterschiede zwischen Batch- und Stream-Verarbeitung für Datenpipelines. Lerne die jeweiligen Stärken und Schwächen kennen, um die passende Technik für deine Pipeline einzusetzen.

Erfahre, wie CI/CD in Data-Engineering-Workflows eingesetzt wird und welche Tools beim Aufbau dieser Prozesse helfen.

Entdecke die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen zwei der heißesten Data-Orchestrierungstools: Airflow und Dagster.

Erfahre, wie du eine starke Stellenbeschreibung für Data Engineers verfasst und welche zentralen Rollen und Verantwortlichkeiten diese gefragte Position umfasst.

Verstehe die Unterschiede zwischen den beiden beliebtesten Optionen zur Speicherung von Big Data.

Skalierbarkeit in verteilten Datensystemen erreichen und Fehler reduzieren.

Finde heraus, wie viel Data Engineers in verschiedenen Ländern verdienen und welche Faktoren die Gehälter beeinflussen.