Artikel zur Datentechnik

In diesem Leitfaden werden CDC-Methoden, Anwendungsfälle, Implementierungstools, Herausforderungen und Best Practices vorgestellt, die dir helfen, skalierbare Datenpipelines mit geringer Latenz aufzubauen.

Erfahre alles über Kubernetes und wie es dir bei deinem Data Engineering Workflow helfen kann.

Du bist dir nicht sicher, ob du ein Data Warehouse oder ein Data Lakehouse verwenden sollst? In diesem Leitfaden findest du die Unterschiede, Vor- und Nachteile und wann du sie verwenden solltest (oder beide!).

Vergleiche Snowflake mit führenden Cloud Data Warehouse-Konkurrenten wie AWS Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse und Databricks. Analyse der Funktionen, Preise und Möglichkeiten.

Hast du dich jemals gefragt, wie Datenbanken deine Daten sicher und konsistent halten? In diesem Leitfaden werden ACID-Transaktionen mit einfachen Erklärungen, Beispielen und Best Practices beschrieben.

Lerne die Grundlagen des verteilten Rechnens, einschließlich seiner Komponenten, Architekturen, Einrichtung und beliebten Tools wie Hadoop, Spark und Dask.

Erfahre, wie die Datenmodellierung dabei hilft, Daten für eine effiziente Speicherung, Verwaltung und Analyse zu organisieren und zu strukturieren.

Entdecke die beliebtesten Konferenzen und Veranstaltungen zum Thema Datentechnik im Jahr 2025.

Erforsche die Unterschiede, Überschneidungen und Werkzeuge von MLOps und DevOps in diesem detaillierten Leitfaden!

YAML ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Format für Konfigurationen, Automatisierung und Datenserialisierung. Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie es funktioniert!

Erfahre, was Amazon Kinesis ist und wofür es verwendet wird, sowie drei wertvolle Tipps zur Kostenoptimierung.

Vom Mathematikstudenten zum Dateningenieur: Erlebe im DataCamp, wie ein Mathematik-Absolvent theoretisches Wissen in praktische Data-Engineering-Fähigkeiten umwandelt.