5 wichtige Datenverarbeitungskompetenzen für 2026

Warum eine Karriere im Bereich Data Engineering anstreben?

Vor über 10 Jahren wurde Data Science zum coolsten Job des 21. Jahrhunderts gekürt. Das hat die Lage in einem schon boomenden Bereich noch angeheizt, und plötzlich gab's überall Datenwissenschaftler auf dem Arbeitsmarkt. Mit der Nachfrage nach Analysen und Vorhersagemodellen haben große Tech-Firmen wie Facebook und AirBnB schnell gemerkt, dass sie die richtigen Leute und Tools brauchen, um ihre Daten zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und umzuwandeln, damit sie für ihre Datenwissenschaftler leicht zugänglich sind. Hier kommt der Dateningenieur ins Spiel.

Das Data Engineering hat in den letzten Jahren echt einen Riesenaufschwung erlebt. Von 2021 bis 2022 sind die Stellen im Bereich Data Engineering um 100 % gestiegen und haben damit sogar die Stellen für Data Scientists (68 %) überholt. Es hat auch die vierthöchste Anzahl an Stellenangeboten im Vergleich zu anderen Tech-Jobs. Das zeigt, wie gefragt Dateningenieure auf dem Jobmarkt heutzutage sind.

Die Sache ist die: Solange Daten in einem Unternehmen genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen oder geschäftliche Fragen zu klären, wird es immer einen Bedarf an Dateningenieuren geben. Wenn du also daran interessiert bist, eine Karriere im Bereich Data Engineering zu verfolgen, gab es noch nie einen besseren Zeitpunkt dafür. 

(Datenquelle: DICE, Diagramm vom Autor erstellt)

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Dateningenieurs

Die Aufgaben eines Dateningenieurs sind super vielfältig und hängen total davon ab, wie groß das Unternehmen ist und welche Technologie und Infrastruktur es hat. Firmen mit ähnlichen Technologie-Stacks können sogar Dateningenieure für zwei total unterschiedliche Zwecke einstellen. 

Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Dateningenieuren lassen sich normalerweise in eine dieser vier Hauptgruppen einteilen:

• Allrounder
• Spezialisten für Datenspeicherung
• Spezialisten für Programmierung und Pipelines
• Spezialisten für Analytik

Jede dieser Gruppen (außer den Generalisten) braucht bestimmte Fähigkeiten und Tools, die man beherrschen muss, um seinen Job gut zu machen. Zu wissen, in welcher Gruppe du arbeiten möchtest, kann dir helfen, deine Lernbemühungen zu fokussieren. Schauen wir uns jede dieser Gruppen mal an.

Allrounder

Dateningenieure, die sich mit allem auskennen, kümmern sich um alles rund um das Sammeln, Speichern, Analysieren und Verschieben von Daten. Die arbeiten meistens in kleinen Firmen oder Firmen, die gerade erst mit Analysen anfangen und kleine Datenteams haben.

Der Generalist ist die schwierigste Rolle im Bereich Data Engineering, vor allem für Leute, die gerade erst anfangen. Es kann viele Jahre dauern, bis man die vielen verschiedenen Tools, die Unternehmen brauchen, richtig beherrscht.

Spezialisten für Datenspeicherung

Dateningenieure, die sich mit Datenspeicherung beschäftigen, kümmern sich um das Einrichten und Verwalten von Datenbanken, Data Warehouses und anderen Speicherplattformen (sowohl in der Cloud als auch vor Ort). 

Ein paar Beispiele für Tools zur Datenspeicherung sind:

• Relationale und nicht-relationale Datenbanken wie SQL, nosql und PostgreSQL
• Datenlager wie Redshift und Panoply
• Big-Data-Systeme wie Hadoop und Spark
• Cloud-basierte Datenbanken wie AWS RDS und Microsoft Azure

Diese Dateningenieure brauchen echtes Verständnis von Datenmodellierungstechniken. Die gewählte Datenspeicherplattform sollte so optimiert werden, dass sie innerhalb des Budgets des Unternehmens gut funktioniert. Sobald eine Datenbank oder ein Data Warehouse entworfen und eingerichtet ist, muss es mit Daten gefüllt werden. Ein gutes ETL-System muss auch so gemacht sein, dass es Daten aus vielen verschiedenen Quellen zusammenführen kann.

Spezialisten für Programmierung und Pipelines

Dateningenieure, die sich mit Programmierung und Pipelines auskennen, kümmern sich darum, den Datenfluss und die Datenbewegung zu erstellen und zu verwalten. Diese Dateningenieure müssen viele verschiedene Programmiersprachen beherrschen und in der Lage sein, sich in viele verschiedene Plattformen zu integrieren, um Datenpipelines zu erstellen, Aufgaben zu automatisieren und Skripte zu schreiben. 

Das sind die häufigsten Programmiersprachen, die von Dateningenieuren benutzt werden:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Rubin

Spezialisten für Analytik

Dateningenieure, die sich auf Analytik spezialisiert haben, arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern und anderen Analytik-Profis zusammen. Das heißt, sie müssen die Tools, Techniken und Frameworks verstehen, die bei Datenprojekten zum Einsatz kommen. 

Je nach Projekt müssen Dateningenieure mit vielen Bereichen der Datenwissenschaft und -analyse vertraut sein, zum Beispiel:

• Die ETL-Tools und -Pipelines einrichten und verwalten können, die diese Projekte unterstützen (wie Stitch oder Airflow)
• Mit Tools wie Hadoop, Spark und Kafka mit Big Data arbeiten können
• Kenntnisse über BI-Tools und deren Anforderungen, wie Power BI und Tableau
• Kenntnisse über Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Tensorflow, Spark und PyTorch

Anforderungen an Dateningenieure

Für Jobs als Dateningenieur gibt's normalerweise drei Hauptanforderungen:

• Qualifikationen
• Zertifizierungen
• Erfahrung

Die meisten Dateningenieure haben entweder einen Bachelor-Abschluss oder einen Hintergrund in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem anderen verwandten IT-Bereich. Der Job als Dateningenieur braucht echt viel technisches Wissen, deshalb wollen die Firmen meistens, dass du mindestens einen Bachelor-Abschluss hast. Man kann zwar auch ohne technischen Abschluss ins Data Engineering einsteigen, aber das ist echt schwieriger und man muss mehr zeigen, dass man das Zeug für den Job hat. 

Zertifizierungen, wie unsere Data Engineer-Zertifizierung, sind eine coole Ergänzung für deinen Lebenslauf und können dir helfen, dich von der Konkurrenz abzuheben. Sie zeigen, dass du dich mit einigen der Frameworks oder Tools auskennst, die man für einen Job im Bereich Data Engineering braucht.

Abgesehen von Qualifikationen und Zertifizierungen ist es oft echt schwierig, einen Einstiegsjob im Bereich Data Engineering zu finden. Firmen wollen meistens, dass du schon ein paar Jahre Erfahrung in einem ähnlichen Bereich oder mit den benötigten Tools hast, bevor sie dich überhaupt in Betracht ziehen. 

Das heißt, du musst vielleicht erst mal eine andere datenbezogene Rolle als Brücke nutzen, um in den Bereich Data Engineering zu kommen. Es ist ganz normal, dass jemand als Softwareentwickler, Business-Intelligence-Entwickler oder Datenanalyst bei einem Unternehmen anfängt und dann nach ein paar Jahren Erfahrung in den Bereich Datenverarbeitung wechselt.

Die 5 wichtigsten Fähigkeiten im Bereich Data Engineering

Datenverarbeitung ist ein echt breites und sich ständig weiterentwickelndes Gebiet. Es gibt so viele Tools, Frameworks und Technologien, dass es fast unmöglich ist, sie alle zu kennen und zu beherrschen. Die Tools, die du zum Lernen auswählst, können davon abhängen, bei welchem Unternehmen du dich bewerben möchtest oder zu welcher Gruppe von Dateningenieuren du gehörst. 

Für die meisten Jobs im Bereich Data Engineering gibt's aber fünf wichtige Bereiche, die du entwickeln solltest. Wenn du einen Einstieg suchst, fang mit diesen grundlegenden Datenverarbeitungskenntnissen an:

1. SQL-Kenntnisse

SQL ist nicht nur eine Fähigkeit, sondern ein wichtiger Baustein im Bereich Data Engineering. SQL zu beherrschen ist mehr als nur einfache Abfragen zu machen. Man muss auch wissen, wie man mit komplexen Datensätzen umgeht und sie bearbeitet, indem man verschiedene SQL-Dialekte wie nosql für unstrukturierte Daten, PostgreSQL für objektrelationale Datenbanksysteme und MySQL wegen seiner Flexibilität und Zuverlässigkeit nutzt. Um im Bereich Data Engineering wirklich gut zu sein, musst du diese Unterschiede richtig gut verstehen.

Wenn du mit SQL anfangen willst, schau dir unseren Lernpfad „SQL-Grundlagen“ an, der dir eine umfassende Einführung in die Structured Query Language bietet. Du findest auch unser praktisches SQL-Grundlagen-Spickzettel, das die wichtigsten Abfragen enthält, die du kennen musst.

2. Techniken zur Datenmodellierung 

Effektive Datenmodellierung ist super wichtig im Data Engineering und dient als Blaupause für den Aufbau von skalierbaren und optimierten Datenbanken und Data Warehouses. Es geht um mehr als nur das Design; man muss auch die Datenbeziehungen, Einschränkungen und Skalierbarkeit verstehen. Das Beherrschen von Datenmodellierungstechniken ist super wichtig für die Umsetzung effizienter Datenpipelines, die das Rückgrat von Datenengineering-Projekten bilden. Damit ist das eine unverzichtbare Fähigkeit im Bereich Datenengineering. 

Du kannst mit der Datenmodellierung loslegen, indem du Tools wie Power BI nutzt, und unser Kurs „Datenmodellierung in Power BI” ist der perfekte Weg, um dein Wissen aufzubauen.  

3. Python-Kenntnisse

Wenn's um Programmiersprachen geht, wird Python oft als eine der beliebtesten angesehen. Damit kannst du Datenpipelines, Integrationen und Automatisierungen erstellen sowie Daten bereinigen und analysieren. Es ist auch eine der vielseitigsten Sprachen und eine der besten Optionen, um als Erstes zu lernen.

Python ist so weit verbreitet, dass viele Datenverarbeitungs-Tools diese Sprache im Hintergrund nutzen und oft mit Datenverarbeitungsaufgaben zusammenarbeiten. Wenn du mit Python anfangen willst, schau dir unseren Lernpfad „Data Engineer with Python“ an. Da lernst du, wie du eine gute Datenarchitektur aufbaust, die Datenverarbeitung optimierst und große Datensysteme verwaltest.

4. Hadoop für Big-Data-Kenntnisse

Um mit Big Data zu arbeiten, braucht man ein spezielles System, und Hadoop ist eines der beliebtesten. Es ist ein leistungsstarkes, skalierbares und kostengünstiges Tool, das zum Synonym für Big Data geworden ist. 

Unternehmen und Leute machen jeden Tag riesige Mengen an Daten, und Dateningenieure müssen diese großen Datensätze oft pflegen, testen, analysieren und bewerten. Starte mit unserem Kurs „Big Data Fundamentals with PySpark ” in die Welt der Big Data ein.

5. Kenntnisse in AWS Cloud Services

Der AWS-Cloud besteht aus Diensten wie EC2, RDS und Redshift. Die Nutzung von Cloud-basierten Diensten hat in den letzten Jahren stark zugenommen, und AWS ist die beliebteste Plattform für den Einstieg. 

Dateningenieure brauchen Cloud-Computing-Kenntnisse, und du kannst deine mit unserem Kurs „AWS Cloud Concepts“ aufbauen.

Probier unser Projekt „Exploring London’s Travel Network“ aus, um erste praktische Erfahrungen mit Cloud-Data-Warehouses zu sammeln. Es bietet dir die super Möglichkeit, direkt in deinem Browser mit AWS Redshift, Google BigQuery und Snowflake zu arbeiten.  

Bonus-Fähigkeiten im Bereich Datenverarbeitung: Soziale Kompetenzen

Neben dem technischen Können sind auch Soft Skills echt wichtig für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Data Engineering. Problemlösung, Teamarbeit und gute Kommunikation mit Leuten, egal ob sie technisch versiert sind oder nicht, sind echt wichtig. Mit diesen Fähigkeiten können Dateningenieure nicht nur in ihren technischen Rollen glänzen, sondern auch super zusammenarbeiten, innovativ sein und Projekte zum Erfolg bringen. Sie sollten zusammen mit technischen Fähigkeiten gefördert werden, um ein ausgewogenes Berufsprofil zu schaffen.

Abschließende Gedanken

Datenverarbeitung wird in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger. Die Bedeutung zeigt sich in den verschiedenen Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Dateningenieuren, von Allroundern bis hin zu Spezialisten für Speicher, Programmierung, Pipelines und Analysen. Der Bereich bietet einen dynamischen und anspruchsvollen Karriereweg mit der Möglichkeit, ständig dazuzulernen und sich an neue Technologien und Methoden anzupassen.

Für alle, die eine Karriere im Bereich Data Engineering anstreben oder ihre Fähigkeiten verbessern wollen, ist dieser Weg sowohl lohnend als auch anspruchsvoll. Wichtige Fähigkeiten wie SQL, Datenmodellierung und Python sind das A und O für einen guten Dateningenieur. Denk aber dran, dass die technischen Fähigkeiten mit wichtigen Soft Skills wie Problemlösung, Teamarbeit und guter Kommunikation einhergehen sollten.

Wenn du eine Karriere als Dateningenieur anstrebst, bringt dich unsere Zertifizierung zum Data Engineer Associate schnell auf den neuesten Stand in vielen der Kernkompetenzen, die du für einen Job brauchst. Du kannst auch unseren Lernpfad „Data Engineer mit Python“ einschlagen, um gefragte Fähigkeiten zu erwerben, mit denen du Daten effizient erfassen, bereinigen und verwalten sowie Pipelines planen und überwachen kannst.