Lerne Data Engineering von Grund auf im Jahr 2025: Ein vollständiger Leitfaden

Data Engineering vs. Verwandte Felder

Im vorherigen Abschnitt wurde geklärt, was ein/e Datentechniker/in ist. Wenn du aber ganz neu bist, fragst du dich vielleicht, wie sie sich von anderen verwandten Bereichen unterscheidet. Auch wenn es oft Überschneidungen mit anderen Berufen gibt, haben sie doch unterschiedliche Aufgaben innerhalb des Daten-Ökosystems:

• Datentechnik:
• Konzentriert sich auf den Aufbau einer Infrastruktur zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten.
• Es geht um die Entwicklung von Tools und Plattformen, die andere Teams für Analysen oder Modellierung nutzen können.
• Beispiel für die Lieferung: Eine Datenpipeline, die Daten von APIs aufnimmt und in ein Redshift Data Warehouse lädt.
• Datenwissenschaft:
• Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten mithilfe von statistischer Analyse und maschinellem Lernen.
• Verlassen sich stark auf vorbereitete Datensätze, die oft von Dateningenieuren verwaltet werden.
• Beispiel für ein Ergebnis: Ein Prognosemodell zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten.
• Daten-Analysten:
• Du bist vor allem mit der Interpretation und Visualisierung von Daten für die Entscheidungsfindung beschäftigt.
• Beispiel für ein Ergebnis: Dashboards, die wichtige Geschäftskennzahlen im Zeitverlauf anzeigen.
• DevOps Ingenieure:
• Überschneidungen mit Dateningenieuren in Bereichen wie Systembereitstellung und Infrastrukturwartung.
• Der Schwerpunkt liegt vor allem auf allgemeine Anwendungszuverlässigkeitspezialisieren sich Dateningenieure auf datenzentrierte Systeme.

Erforderliche Fähigkeiten, um Dateningenieur zu werden

Um als Data Engineer erfolgreich zu sein, brauchst du eine Mischung aus technischen und sozialen Fähigkeiten. Diese Fähigkeiten ermöglichen es dir, zuverlässige Datensysteme aufzubauen, komplexe Probleme zu lösen und effektiv mit Teams zusammenzuarbeiten.

Schauen wir uns die wichtigsten Fähigkeiten an, die du lernen oder üben musst:

Programmierkenntnisse

Ich würde behaupten, dass dies die wichtigste Fähigkeit ist, denn Programmieren bildet die Grundlage für Data Engineering, das eine spezielle Untergruppe von Software Engineering ist.

Programmieren hilft dir, Daten zu manipulieren, Aufgaben zu automatisieren und robuste Systeme aufzubauen. Dies sind die wichtigsten Programmiersprachen, auf die du dich konzentrieren solltest, in dieser Reihenfolge:

1. Python: Die Sprache der Wahl für Dateningenieure aufgrund ihrer Einfachheit und des großen Ökosystems an Bibliotheken wie Pandas, NumPy und PySpark. Python wird für Skripte, Datenmanipulation und den Aufbau von Pipelines verwendet.
2. SQL: Ein Muss für die Abfrage und Verwaltung von Daten in relationalen Datenbanken. SQL ist unerlässlich, um effiziente Abfragen zum Extrahieren und Umwandeln von Daten zu schreiben.
3. Java/Scala: Diese Sprachen sind wichtig, wenn du mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark arbeitest, da sie eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen bieten.

Wenn ich anfangen würde, Data Engineering zu lernen, würde ich mich zuerst auf Python und SQL konzentrieren und dann bei Bedarf zu Java oder Scala wechseln.

Um Python für das Data Engineering zu beherrschen, solltest du den Lernpfad "Data Engineer in Python" erkunden, der eine strukturierte, praxisnahe Lernerfahrung bietet.

Wenn du neu in SQL bist, ist der Lernpfad SQL Fundamentals ein hervorragender Ausgangspunkt, um eine solide Grundlage zu schaffen.

Datenmodellierung und Datenbankmanagement

Ein gutes Verständnis von Datenbanken und Datenmodellierung stellt sicher, dass deine Datensysteme effizient und skalierbar sind - ein Muss für Dateningenieure! 

Hier ist, was du wissen musst:

Relationale Datenbanken

Relationale Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und Microsoft SQL Server sind das Rückgrat der strukturierten Datenspeicherung. Als Dateningenieur/in musst du:

• Entwirf Schemata, die festlegen, wie Daten organisiert werden.
• Optimiere Abfragen für Leistung und Effizienz.
• Verstehe die Indizierung, um das Auffinden von Daten zu beschleunigen.

Wenn du praktische Übungen brauchst, schau dir den Kurs Erstellen von PostgreSQL-Datenbanken an. Wenn du neu bei Microsoft SQL Server bist, ist der Kurs Einführung in SQL Server eine gute Hilfe für den Einstieg.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Systeme wie MongoDB und Cassandra sind für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten konzipiert. Sie sind unverzichtbar in Szenarien, in denen:

• Flexibilität bei der Schemagestaltung ist wichtig.
• Anwendungen müssen große Datenmengen in großem Umfang verarbeiten, z. B. Echtzeit-Analysen oder Social-Media-Daten.

Der Kurs " NoSQL-Konzepte " ist eine hervorragende Ressource, um die Grundlagen zu erlernen und zu verstehen, wo und wie man diese leistungsstarken Datenbanken effektiv einsetzt.

Data Warehouses

Data Warehouses sind spezialisierte Systeme, die für analytische Abfragen und Berichte optimiert sind. Tools wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery werden häufig von Dateningenieuren verwendet:

• Speichere und analysiere große Mengen an historischen Daten.
• Aggregiere Daten aus verschiedenen Quellen für Business Intelligence.
• Stelle eine schnelle Abfrageleistung für komplexe Analysen sicher.

DataCamp bietet dir Kurse zu all diesen Data Warehouses sowie zu Data Warehousing im Allgemeinen an, damit du den Einstieg findest:

• Einführung in Snowflake
• Einführung in Redshift
• Einführung in BigQuery

Datenseen

Data Lakes, wie z.B. die auf Amazon S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storageaufgebauten , sind für die Speicherung von rohen, unverarbeiteten Daten konzipiert. Im Gegensatz zu Data Warehouses verarbeiten Data Lakes sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und sind damit ideal für:

• Speicherung großer Datenmengen für maschinelles Lernen oder KI-Anwendungen.
• Unterstützung von Anwendungsfällen wie Protokollspeicherung, IoT-Daten und Streaming-Daten.

ETL-Prozesse

Wie ich bereits erwähnt habe, ist das Entwerfen und Verwalten von Datenpipelines eine der Hauptaufgaben eines Dateningenieurs. Du musst also mit den folgenden Prozessen vertraut sein:

• Auszug: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs, Datenbanken oder Logs.
• Transformiere: Bereinigen und Umgestalten von Daten, damit sie in das gewünschte Format oder Schema passen.
• Lade: Speichern der verarbeiteten Daten in Data Warehouses oder Seen zur weiteren Verwendung.

Tools wie Apache Airflow und dbt vereinfachen die Orchestrierung von ETL-Workflows.

Der Kurs "ETL in Python " ist ein guter Anfang! Mach dann mit den Kursen Einführung in die Luftströmung und Einführung in das dbt weiter.

Cloud-Plattformen

Cloud Computing ist aufgrund seiner Skalierbarkeit und Kosteneffizienz mittlerweile der Standard für die Speicherung und Verarbeitung von Daten. Vertrautheit mit Cloud Computing ist also ein Muss! 

Natürlich musst du nicht jeden Dienst kennen. Konzentriere dich nur auf die, die für Data Engineering relevant sind. Zum Beispiel:

• AWS (Amazon Web Services): Dateningenieure nutzen häufig Dienste wie S3 (Speicher), Glue (ETL) und Redshift (Data Warehousing).
• Azure: Tools wie Synapse Analytics und Data Factory werden verwendet, um Daten-Workflows zu erstellen und zu verwalten.
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery und Dataflow sind Standardlösungen für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Du musst wissen, wie man Datensysteme auf diesen Plattformen einsetzt und verwaltet. Der Kurs "Cloud Computing verstehen" gibt dir einen guten Überblick.

Big Data Technologien

Wenn Unternehmen mit riesigen Datenmengen umgehen, sind manchmal Kenntnisse über Big-Data-Technologien erforderlich. Da dies stark von deinen Zielen abhängt, würde ich dies als optional einstufen.

• Apache Spark: Spark ist bekannt für seine Geschwindigkeit und Vielseitigkeit und wird für die verteilte Datenverarbeitung und -analyse eingesetzt.
• Kafka: Kafka ist ein beliebtes Tool für das Streaming von Daten in Echtzeit. Es ermöglicht die Verarbeitung von Daten, während sie generiert werden, und eignet sich daher für Anwendungen wie die Log-Analyse oder die Verfolgung von Nutzeraktivitäten.

In diesem Stadium ist der Kurs Einführung in PySpark sehr zu empfehlen. Dann könntest du mit Einführung in Kafka fortfahren, um die Herausforderungen von Echtzeitdaten anzugehen. 

Soft Skills

Technische Fähigkeiten sind zwar wichtig, aber auch Soft Skills sind für den Erfolg in Teamumgebungen und Problemlösungsszenarien notwendig. Natürlich ist das nicht spezifisch für Data Engineering, aber ich glaube, es ist es wert, in diesem Zusammenhang erwähnt zu werden:

• Problemlösung: Du wirst oft mit Systemausfällen, Datendiskrepanzen oder Leistungsengpässen konfrontiert. Die Fähigkeit, diese schnell zu analysieren und zu lösen, ist entscheidend.
• Kollaboration: Wie bereits erwähnt, arbeiten Data Engineers eng mit Data Scientists, Analysten und anderen Teams zusammen. Klare Kommunikation und die Fähigkeit, sich an Zielen zu orientieren, machen dich zu einem wertvollen Teammitglied.
• Kommunikation: Technische Prozesse für nicht-technische Interessengruppen zu erklären, ist oft Teil der Arbeit. Wenn du in der Lage bist, deine Ideen klar zu präsentieren, kannst du bessere Entscheidungen treffen.

Wie man Data Engineering lernt: Schritt-für-Schritt-Fahrplan

Wenn es dein Ziel ist, Data Engineering von Grund auf zu lernen, und du keinen Hintergrund in einem verwandten Bereich hast, ist die folgende Roadmap genau das Richtige für dich!

Du wärst mehr als bereit, dich in 12 Monaten (oder weniger, je nach Engagement) auf Stellen im Bereich Data Engineering zu bewerben.

Übergang von einer verwandten Rolle

Wenn du bereits in einem verwandten Bereich wie Softwareentwicklung, Datenanalyse oder DevOps arbeitest, kann der Übergang zum Data Engineering reibungsloser verlaufen. Das war genau mein Fall. Und so geht's:

1. Software-Entwickler:
• Nutze deine Programmiererfahrung, um Python und SQL zu lernen.
• Konzentriere dich auf den Aufbau von ETL-Pipelines und erforsche Big Data-Tools.
• Übertrage dein Wissen über Systemdesign auf skalierbare Datensysteme.
2. Daten-Analysten:
• Vertiefe dein Wissen über SQL und Datenbankoptimierung.
• Lerne Python für die Automatisierung und Datenumwandlung.
• Übergang zum Aufbau von Pipelines und zur Erforschung von Big-Data-Konzepten.
3. DevOps Ingenieure:
• Nutze deine Erfahrung in der Systembereitstellung für die Arbeit mit Cloud-Plattformen.
• Lerne ETL-Tools und konzentriere dich auf die Datenorchestrierung.
• Übertrage dein Infrastrukturwissen auf datenorientierte Arbeitsabläufe.

Profi-Tipp: Hebe übertragbare Fähigkeiten in deinem Lebenslauf hervor, wie z.B. Erfahrungen mit Cloud-Plattformen, Programmierung oder Analytik. Das kann durchaus ein Vorteil sein!

Top-Ressourcen für das Erlernen von Data Engineering

Okay, jetzt hast du einen konkreten Fahrplan, aber um ein kompetenter Datentechniker zu werden, ist es wichtig, hochwertige Lernmaterialien zu nutzen, die sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrungen vermitteln.

Im Folgenden findest du eine ausgewählte Liste von Büchern, Kursen, Zertifizierungen und Community-Ressourcen, die dich unterstützen:

Bücher

Die Bücher bieten ein tiefes Verständnis von Data-Engineering-Konzepten und Best Practices.

• "Designing Data-Intensive Applications" von Martin Kleppmann: Dieses grundlegende Buch erklärt die Prinzipien moderner Datensysteme und behandelt verteilte Systeme, Datenmodellierung und Stream Processing.
• "Das Data Warehouse Toolkit" von Ralph Kimball: Ein detaillierter Leitfaden zur Gestaltung effektiver Data Warehouses und ETL-Systeme.
• "Fundamentals of Data Engineering" von Joe Reis und Matt Housley: Dieses Buch ist perfekt für Einsteiger und behandelt die Werkzeuge, Fähigkeiten und Konzepte, die du brauchst, um deine Reise ins Data Engineering zu beginnen.

Kurse

Praktische Kurse sind wichtig, um Werkzeuge und Technologien zu beherrschen. Ich habe in diesem Blogbeitrag ein paar Kurse aufgelistet, aber wenn du dir nicht sicher bist, wo du anfangen sollst, findest du hier einige gute Möglichkeiten:

• Data Engineering verstehen: Ein Einführungskurs, der die Grundlagen der Datentechnik erklärt, einschließlich Pipelines und ETL.
• Data Engineer in Python Lernpfad: Ein umfassendes Programm, um Python, SQL und wichtige Tools wie Apache Airflow und Git zu beherrschen.

Angeleitete Projekte

Nachdem du ein paar Kurse absolviert hast, kannst du dein Wissen in praktischen Projekten anwenden. Hier sind ein paar Anleitungen, die Datensätze und Schritt-für-Schritt-Anleitungen enthalten:

• Aufbau einer Datenpipeline für den Einzelhandel
• Durchführen einer Codeüberprüfung
• Bereinigung eines Auftragsdatensatzes mit PySpark

Zertifizierungen

Zertifizierungen bestätigen dein Wissen und erhöhen deine Beschäftigungsfähigkeit. Ziehe die folgenden in Betracht, wenn du bereit bist:

• DataCamp Data Engineer Zertifizierung: Umfassende Python-, SQL- und Datenpipeline-Management-Zertifizierung.
• AWS Certified Data Engineer - Associate: Überprüft die Fähigkeiten und Kenntnisse in den wichtigsten datenbezogenen AWS-Diensten.
• Google Professional Data Engineer: Überprüft die Fähigkeiten bei der Gestaltung und Verwaltung von Datensystemen in der Google Cloud.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: Konzentriert sich auf den Aufbau von Datenlösungen auf Azure.
• Databricks Certified Data Engineer Associate: Ideal für Spark- und Databricks-Umgebungen.

Häufige Fehler, die du beim Lernen von Data Engineering vermeiden solltest

Wenn du darauf hinarbeitest, Dateningenieur/in zu werden, tappst du leicht in bestimmte Fallen, die deinen Fortschritt verlangsamen oder dein Karrierepotenzial einschränken können. 

Hier sind einige häufige Fehler, auf die du achten solltest - und Tipps, wie du sie vermeiden kannst.

1. Überbetonung der Theorie ohne praktische Anwendung

Data Engineering ist ein sehr praktisches Feld! Es ist zwar wichtig, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, aber der Erfolg in der Praxis hängt von deiner Fähigkeit ab, dieses Wissen anzuwenden.

Was passiert:

• Vielleicht verbringst du zu viel Zeit mit dem Lesen von Büchern oder dem Besuch von Kursen, ohne echte Projekte zu entwickeln.
• Arbeitgeber bevorzugen oft Bewerber, die praktische Erfahrungen vor theoretischem Wissen vorweisen können.

Wie man es vermeidet:

• Verbinde jedes neue Konzept, das du lernst, mit einem kleinen Projekt, um es anzuwenden. Nachdem du zum Beispiel etwas über ETL gelernt hast, kannst du eine Pipeline zur Verarbeitung und Speicherung von Daten aus einer öffentlichen API erstellen.
• Nimm an Open-Source-Projekten oder Kaggle-Wettbewerben teil, die Data-Engineering-Fähigkeiten erfordern.
• Nutze Tools wie GitHub, um deine praktischen Projekte potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren.

2. Die Bedeutung von Soft Skills ignorieren

Datentechniker/innen arbeiten nicht isoliert. Du arbeitest mit Datenwissenschaftlern, Analysten, Softwareentwicklern und Geschäftsteams zusammen, so dass Soft Skills genauso wichtig sind wie technisches Fachwissen.

Was passiert:

• Schlechte Kommunikation oder Zusammenarbeit kann zu falsch abgestimmten Zielen und ineffizienten Arbeitsabläufen führen.
• Es kann sein, dass es dir schwerfällt, nicht-technischen Interessengruppen deine Arbeit zu erklären, was deine Wirkung beeinträchtigt.

Wie man es vermeidet:

• Übe, technische Konzepte in einfachen Worten zu erklären, vor allem für ein nicht-technisches Publikum.
• Entwickle die Fähigkeit zur Teamarbeit und zum aktiven Zuhören, indem du an Gruppenprojekten mitarbeitest.

3. Verwendung veralteter Werkzeuge und Technologien

Die Tech-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, und die Datentechnik ist da keine Ausnahme! Wenn du dich auf veraltete Tools verlässt, bist du auf dem Arbeitsmarkt weniger wettbewerbsfähig und kannst nur begrenzt skalierbare, moderne Systeme aufbauen.

Was passiert:

• Du konzentrierst dich vielleicht auf alte Tools wie MapReduce, während effizientere Alternativen wie Apache Spark weit verbreitet sind.
• Arbeitgeber erwarten, dass du dich mit modernen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP auskennst; wenn du diese ignorierst, bist du weniger relevant.

Wie man es vermeidet:

• Bleib auf dem Laufenden über Branchentrends, indem du Blogs, Newslettern und Communities folgst.
• Erkunde und experimentiere regelmäßig mit neuen Tools und Frameworks. Zum Beispiel:
• Lerne dbt für die Datenumwandlung, anstatt dich nur auf SQL-Skripte zu verlassen.
• Nutze Apache Airflow für die Workflow-Orchestrierung anstelle der manuellen Planung.
• Füge einen Abschnitt "Werkzeuge und Technologien" in deinen Lebenslauf ein, um zu zeigen, dass du mit den neuesten Industriestandards vertraut bist.

Fazit

Dateningenieur/in zu werden ist eine aufregende Reise, die technisches Fachwissen, Kreativität und Problemlösung miteinander verbindet. Du kannst in diesem dynamischen Bereich erfolgreich sein, wenn du einem strukturierten Lernpfad folgst, häufige Fehler vermeidest und deine Fähigkeiten kontinuierlich ausbaust. 

Hier ist eine kurze Zusammenfassung des von mir vorgeschlagenen Fahrplans:

1. Baue eine solide Grundlage in Programmierung und Datenbanken auf.
2. Beherrsche ETL-Prozesse, Datenpipelines und Cloud Computing.
3. Beschäftige dich mit Big-Data-Technologien und Tools für die Echtzeitverarbeitung (nur, wenn das zu deinen spezifischen Zielen gehört).
4. Wende dein Wissen durch Portfolio-Projekte an, in denen du dein Fachwissen unter Beweis stellst.

Vergiss nicht, dass es beim Erfolg im Data Engineering nicht nur darum geht, die richtigen Tools und Technologien zu kennen, sondern sie auch anzuwenden, um reale Probleme zu lösen. Bleibe konsequent, suche praktische Erfahrungen und halte dich über die neuesten Trends auf dem Laufenden.

Um dich auf deinem Weg zu unterstützen, kannst du diese Ressourcen von DataCamp nutzen:

• Data Engineer Zertifizierung: Bestätige deine Fähigkeiten und zeige dein Fachwissen mit einer von der Industrie anerkannten Zertifizierung.
• Data Engineer in Python Lernpfad: Lerne Python, SQL und wichtige Tools wie Apache Airflow und dbt in einem strukturierten, praxisorientierten Programm.
• Data Engineering verstehen: Ein einsteigerfreundlicher Kurs, der Schlüsselkonzepte wie ETL, Pipelines und Cloud-Integration vorstellt.