Lerne Data Engineering von Grund auf neu im Jahr 2026: Der komplette Leitfaden

Die Rolle eines Dateningenieurs verstehen

Bevor wir ins Detail gehen, schauen wir uns mal an, was ein Dateningenieur so den ganzen Tag macht.

Im Grunde geht es beim Data Engineering darum, Systeme zu entwickeln und zu pflegen, die Daten effizient verarbeiten. Diese Systeme müssen in großem Maßstab funktionieren, Daten schnell verarbeiten und Genauigkeit garantieren. So sieht der Arbeitsalltag von Dateningenieuren aus:

Entwerfen von Datenpipelines

Dateningenieure machen Workflows, die Daten von ihrer Quelle (wie Datenbanken, APIs oder Protokolle) zu einem zentralen Speichersystem wie einem Data Warehouse oder Data Lake bringen. Dieser Prozess, der als ETL (Extract, Transform, Load) bezeichnet wird, umfasst:

• Rohdaten aus verschiedenen Quellen holen.
• Reinigen, umwandeln und formatieren, damit es benutzt werden kann.
• Es in Speichersysteme laden, wo man drauf zugreifen kann, um es zu analysieren.

Ich finde, der Designprozess ist einer der coolsten Aspekte des Jobs als Dateningenieur.

Datenspeicherung optimieren

Dateningenieure sorgen dafür, dass Daten sicher und effizient gespeichert werden. Sie suchen sich die passenden Datenbanken oder Speicherlösungen je nach Art und Größe der Daten aus:

• Relationale Datenbanken für strukturierte Daten, wie zum Beispiel Kundenbestellungen.
• Nosql-Datenbanken für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, wie zum Beispiel Social-Media-Beiträge.
• Cloud-Lösungen wie Amazon S3 oder Google Cloud Storage für Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Schutz der Datenqualität

Für eine genaue Analyse braucht man hochwertige Daten. Deshalb machen Dateningenieure Checks, um die Integrität, Konsistenz und Genauigkeit von Daten während ihres ganzen Lebenszyklus zu checken. Das umfasst:

• Fehler in Daten finden und reparieren.
• Verhindert doppelte oder unvollständige Datensätze.
• Erstellen von Validierungsregeln, die Probleme automatisch melden.

In der Praxis werden gute Praktiken zur Datenqualität oft übersehen. Das ist ein Fehler, und ich rate dir, dieses Thema von Anfang an in deinen Lernplan aufzunehmen, was dich als Dateningenieur von anderen abheben wird. Der Kurs „Einführung in die Datenqualität “ ist ein super Einstieg.

Teamübergreifende Zusammenarbeit

Dateningenieure arbeiten eng zusammen mit:

• Datenwissenschaftler, die Datensätze für maschinelles Lernen und Analysen bereitstellen.
• Analysten, die dafür sorgen, dass die Dashboards und Berichte zuverlässige Daten haben.
• Softwareentwickler, die Datenabläufe in Anwendungen einbauen.

Datenwissenschaftler und Analysten sind unsere Stakeholder, das heißt, sie sind oft die Endnutzer unserer Datenprodukte. Softwareentwickler sind oft die Leute, die die Daten erstellen, mit denen wir arbeiten. 

Indem sie die Bedürfnisse der verschiedenen Teams verstehen, passen Dateningenieure die Infrastruktur an die Gesamtziele des Unternehmens an.

Die Systemleistung aufrechterhalten

Bei immer größeren Datenmengen müssen Pipelines und Systeme schnell und skalierbar bleiben. Dateningenieure:

• Mach deine Arbeitsabläufe besser, um mit großen Datenmengen klarzukommen.
• Lösungen einführen, die Verzögerungen reduzieren und die Bearbeitungszeiten verbessern.

Das wird je nach Branche oder Firma, in der du als Dateningenieur arbeitest, immer wichtiger. Leistung ist immer wichtig, aber sie ist noch wichtiger, wenn du bei einem Unternehmen arbeiten willst, das mit riesigen Datenmengen arbeitet, wie Netflix, Meta oder Amazon.

Egal, in welchem Unternehmen du arbeitest, die Wahrheit ist, dass du als Dateningenieur die meiste Zeit damit verbringen wirst, Datenpipelines zu pflegen und zu verbessern!

Überwachung und Fehlerbehebung

In jedem System kann mal was schiefgehen, und Dateningenieure sorgen dafür, dass solche Probleme frühzeitig erkannt werden! Sie haben Benachrichtigungen und Dashboards eingerichtet, um Folgendes zu verfolgen:

• Pipeline-Ausfälle.
• Das System wird langsamer.
• Dateninkonsistenzen.

Dateningenieure kümmern sich oft um grundlegende Datenpipelines, die für den reibungslosen Betrieb eines Unternehmens echt wichtig sind. Ich weiß das, weil ich jahrelang Teil des Bereitschaftsdienstes meines Teams war. Unser Ziel war es, Probleme zu lösen und zu beheben, damit die Systeme reibungslos laufen, wenn sie auftreten.

Datenverarbeitung vs. Verwandte Bereiche

Im letzten Abschnitt haben wir erklärt, was es heißt, als Dateningenieur zu arbeiten. Wenn du aber noch gar keine Erfahrung hast, fragst du dich vielleicht, wie es sich von anderen verwandten Bereichen unterscheidet. Obwohl sich das Data Engineering oft mit anderen Jobs überschneidet, haben sie im Daten-Ökosystem eigentlich ganz unterschiedliche Aufgaben:

• Datenverarbeitung:
• Konzentriert sich auf den Aufbau von Infrastruktur zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten.
• Dazu gehört, Tools und Plattformen zu entwickeln, die andere Teams für Analysen oder Modellierungen nutzen können.
• Beispiel für ein Ergebnis: Eine Datenpipeline, die Daten von APIs sammelt und in ein Redshift-Data-Warehouse lädt.
• Datenwissenschaft:
• Konzentriert sich darauf, mit statistischen Analysen und maschinellem Lernen Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
• Verlässt sich stark auf vorbereitete Datensätze, die oft von Dateningenieuren verwaltet werden.
• Beispiel für ein Ergebnis: Ein Modell, das anhand von alten Daten vorhersagt, welche Kunden vielleicht irgendwann mal weggehen.
• Datenanalysten:
• Hauptsächlich damit beschäftigt, Daten für geschäftliche Entscheidungen zu interpretieren und zu visualisieren.
• Beispiel für ein Ergebnis: Dashboards, die wichtige Geschäftskennzahlen im Zeitverlauf zeigen.
• DevOps-Ingenieure:
• Arbeitest mit Dateningenieuren zusammen, zum Beispiel bei der Systembereitstellung und der Wartung der Infrastruktur.
• Hauptsächlich auf allgemeine Anwendungszuverlässigkeit, und Dateningenieure sind auf datenorientierte Systeme.

Was du als Dateningenieur können musst

Um als Dateningenieur richtig gut zu sein, brauchst du sowohl technische Fähigkeiten als auch Soft Skills. Mit diesen Fähigkeiten kannst du zuverlässige Datensysteme aufbauen, knifflige Probleme lösen und super mit Teams zusammenarbeiten.

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

Programmierkenntnisse

Ich würde sagen, das ist die wichtigste Fähigkeit, weil Programmieren die Basis von Data Engineering ist, das ein spezieller Teilbereich von Software Engineering ist.

Programmieren hilft dir dabei, Daten zu bearbeiten, Aufgaben zu automatisieren und robuste Systeme aufzubauen. Das sind die wichtigsten Programmiersprachen, auf die du dich konzentrieren solltest, in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit:

1. Python: Die Sprache, die Dateningenieure wegen ihrer Einfachheit und dem riesigen Angebot an Bibliotheken wie Pandas, NumPy und PySpark am liebsten nutzen. Python wird für Skripterstellung, Datenbearbeitung und zum Aufbau von Pipelines verwendet.
2. SQL: Eine unverzichtbare Fähigkeit für die Abfrage und Verwaltung von Daten in relationalen Datenbanken. SQL ist super wichtig, um effiziente Abfragen zu schreiben, mit denen man Daten extrahieren und umwandeln kann.
3. Java/Scala: Diese Sprachen sind wichtig, wenn man mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark arbeitet, weil sie super Leistung beim Umgang mit großen Datensätzen bieten.

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

Wenn du Python für das Data Engineering richtig draufhaben willst, check den Lernpfad „Data Engineer in Python“ aus, der dir eine strukturierte, praxisnahe Lernerfahrung bietet.

Wenn du noch nicht so viel mit SQL zu tun hattest, ist der Lernpfad „SQL-Grundlagen“ ein super Einstieg, um dir ein solides Fundament aufzubauen.

Datenmodellierung und Datenbankverwaltung

Ein gutes Verständnis von Datenbanken und Datenmodellierung sorgt dafür, dass deine Datensysteme effizient und skalierbar sind, was für Dateningenieure echt wichtig ist! 

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 musst du:

• Entwirf Schemata, die festlegen, wie Daten organisiert werden.
• Mach die Abfragen besser, damit sie schneller und effizienter laufen.
• Verstehe, wie Indizierung den Datenabruf beschleunigt.

Für praktische Übungen schau dir den Kurs „Erstellen von PostgreSQL-Datenbanken“ an. Wenn du noch keine Erfahrung mit Microsoft SQL Server hast, ist der Kurs „Einführung in SQL Server“ eine super Möglichkeit, um loszulegen.

nosql-Datenbanken

nosql-Systeme wie MongoDB und Cassandra sind für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten gemacht. Sie sind wichtig in Situationen, in denen:

• Flexibilität beim Schema-Design ist echt wichtig.
• Apps müssen mit großen Datenmengen klarkommen, wie zum Beispiel Echtzeitanalysen oder Social-Media-Daten.

Der Kurs „nosql-Konzepte“ ist super, um die Grundlagen zu lernen und zu verstehen, wo und wie man diese leistungsstarken Datenbanken effektiv einsetzt.

Datenlager

Datenlager sind spezielle Systeme, die für analytische Abfragen und Berichte optimiert sind. Tools wie„ “ Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery werden von Dateningenieuren häufig genutzt, um:

• Große Mengen an historischen Daten speichern und analysieren.
• Sammle Daten aus verschiedenen Quellen für Business Intelligence.
• Mach sicher, dass die Abfragen bei komplexen Analysen schnell laufen.

DataCamp bietet Kurse zu all diesen Data Warehouses sowie zu Data Warehousing im Allgemeinen an, damit du loslegen kannst:

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

Datenseen

Data Lakes, wie die auf Amazon S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storage, sind dafür gedacht, rohe, unbearbeitete Daten zu speichern. Im Gegensatz zu Data Warehouses können Data Lakes sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, was sie ideal macht für:

• Große Datensätze für Machine Learning oder KI-Anwendungen speichern.
• Unterstützt Sachen wie Log-Speicherung, IoT-Daten und Streaming-Daten.

ETL-Prozesse

Wie ich schon gesagt habe, gehört das Entwerfen und Verwalten von Datenpipelines zu den Hauptaufgaben eines Dateningenieurs. Du musst also mit den folgenden Prozessen vertraut sein:

• Auszug aus „ “: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs, Datenbanken oder Protokollen.
• Transform: Daten bereinigen und umgestalten, damit sie ins gewünschte Format oder Schema passen.
• Lade: Die verarbeiteten Daten werden in Data Warehouses oder Data Lakes gespeichert, damit man sie später wieder nutzen kann.

Tools wie Apache Airflow und dbt machen die Koordination von ETL-Workflows einfacher.

Schau dir den Kurs „ETL in Python” an, um einen super Start hinzulegen! Dann mach weiter mit den Kursen „Einführung in Airflow “ und „Einführung in dbt “.

Cloud-Plattformen

Cloud Computing ist jetzt der Standard für die Speicherung und Verarbeitung von Daten, weil es so flexibel und kostengünstig ist. Also, man muss sich mit Cloud auskennen! 

Du musst natürlich nicht jeden Dienst kennen. Konzentrier dich einfach auf die, die für das Data Engineering wichtig 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 benutzt, um Daten-Workflows zu erstellen und zu verwalten.
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery und Dataflow sind die Standardlösungen für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Man muss unbedingt wissen, wie man Datensysteme auf diesen Plattformen einsetzt und verwaltet. Schau dir den Kurs „Cloud Computing verstehen“ an, um einen super Überblick zu kriegen.

Big-Data-Technologien

Wenn Unternehmen mit riesigen Datenmengen arbeiten, muss man manchmal mit Big-Data-Technologien klarkommen. Da das echt von deinen Zielen abhängt, würde ich das als optional bezeichnen.

• Apache Spark-: Spark ist bekannt für seine Schnelligkeit und Vielseitigkeit und wird für die verteilte Datenverarbeitung und -analyse genutzt.
• Kafka: Kafka ist ein beliebtes Tool für Echtzeit-Daten-Streaming. Damit kannst du Daten direkt nach ihrer Erstellung verarbeiten, was es für Anwendungen wie Log-Analyse oder die Verfolgung von Benutzeraktivitäten nützlich macht.

Im Moment ist der Kurs „Einführung in PySpark“ echt empfehlenswert. Dann kannst du mit der Einführung in Kafka weitermachen, um dich mit Echtzeitdaten-Herausforderungen zu beschäftigen. 

Soziale Kompetenzen

Technische Fähigkeiten sind zwar wichtig, aber Soft Skills sind echt wichtig, um in Teams gut zu arbeiten und Probleme zu lösen. Klar, das ist nicht nur beim Data Engineering so, aber ich finde, es lohnt sich, das hier mal zu erwähnen:

• Problemlösungs: Du wirst oft mit Systemausfällen, Dateninkonsistenzen oder Leistungsengpässen konfrontiert sein. Die Fähigkeit, diese Probleme schnell zu analysieren und zu lösen, ist echt wichtig.
• Zusammenarbeit: Wie schon gesagt, arbeiten Dateningenieure eng mit Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen Teams zusammen. Klar zu kommunizieren und sich auf Ziele zu einigen, macht dich zu einem super Teammitglied.
• Kommunikations: Technische Abläufe Leuten zu erklären, die sich damit nicht auskennen, gehört oft zum Job dazu. Ideen klar rüberzubringen kann zu besseren Entscheidungen führen.

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

Wenn du Data Engineering von Grund auf lernen willst und noch keine Erfahrung in einem verwandten Bereich hast, ist der folgende Plan genau das Richtige für dich!

Du wirst in 12 Monaten (oder weniger, je nachdem, wie engagiert du bist) mehr als bereit sein, dich auf Stellen im Bereich Data Engineering zu bewerben.

Wechsel aus einer ähnlichen Position

Wenn du schon in einem ähnlichen Bereich wie Softwareentwicklung, Datenanalyse oder DevOps arbeitest, kann der Wechsel zum Data Engineering einfacher sein. Genau das war bei mir der Fall. So geht's:

1. Softwareentwickler:
• Nutze deine Programmiererfahrung, um Python und SQL zu lernen.
• Konzentrier dich auf den Aufbau von ETL-Pipelines und das Erkunden von Big-Data-Tools.
• Wende dein Wissen über Systemdesign auf skalierbare Datensysteme an.
2. Datenanalysten:
• Vertiefe dein Wissen über SQL und Datenbankoptimierung.
• Lerne Python für Automatisierung und Datenumwandlung.
• Wechsel zum Aufbau von Pipelines und zur Erforschung von Big-Data-Konzepten.
3. DevOps-Ingenieure:
• Nutze deine Erfahrung in der Systembereitstellung, um mit Cloud-Plattformen zu arbeiten.
• Lerne ETL-Tools kennen und konzentriere dich auf die Datenorchestrierung.
• Mach dein Infrastrukturwissen zu datenorientierten Arbeitsabläufen.

Profi-Tipp: Heb in deinem Lebenslauf deine übertragbaren Fähigkeiten hervor, wie zum Beispiel Erfahrung mit Cloud-Plattformen, Programmierung oder Analytik. Das kann echt ein Vorteil sein!

Die besten Ressourcen zum Lernen von Data Engineering

Okay, jetzt hast du einen konkreten Plan, aber um ein guter Dateningenieur zu werden, musst du unbedingt gute Lernmaterialien nutzen, die dir sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrung bieten.

Hier findest du eine Liste mit Büchern, Kursen, Zertifizierungen und Community-Ressourcen, die dir weiterhelfen können:

Bücher

Bücher bieten ein tiefes Verständnis von Datenengineering-Konzepten und Best Practices.

• „Designing Data-Intensive Applications“ von Martin Kleppmann: Dieses grundlegende Buch erklärt die Prinzipien hinter modernen Datensystemen und behandelt verteilte Systeme, Datenmodellierung und Stream-Verarbeitung.
• „The Data Warehouse Toolkit“ von Ralph Kimball: Ein ausführlicher Leitfaden zum Entwerfen von guten Data Warehouses und ETL-Systemen.
• „Grundlagen des Data Engineering“ von Joe Reis und Matt Housley: Dieses Buch ist super für Anfänger und erklärt die Tools, Fähigkeiten und Konzepte, die du brauchst, um mit Data Engineering loszulegen.

Kurse

Praktische Kurse sind echt wichtig, um Tools und Technologien richtig zu beherrschen. Ich hab in diesem Blogbeitrag ein paar Kurse aufgelistet, aber wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst, hier sind ein paar gute Optionen:

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

Betreute Projekte

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

• Eine Datenpipeline für den Einzelhandel aufbauen
• Durchführung einer Codeüberprüfung
• Reinigung eines Auftragsdatensatzes mit PySpark

Zertifizierungen

Zertifizierungen zeigen, was du drauf hast, und machen dich attraktiver auf dem Arbeitsmarkt. Wenn du bereit bist, schau dir mal die folgenden an:

• DataCamp-Zertifizierung zum Dateningenieur: Umfassende Zertifizierung für Python, SQL und Datenpipeline-Management.
• AWS Certified Data Engineer - Associate: Bestätigt deine Fähigkeiten und dein Wissen in den wichtigsten datenbezogenen AWS-Diensten.
• Google Professional Data Engineer: Bestätigt deine Fähigkeiten beim Entwerfen und Verwalten von Datensystemen auf Google Cloud.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: Konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenlösungen auf Azure.
• Databricks Certified Data Engineer Associate: Perfekt für Spark- und Databricks-Umgebungen.

Häufige Fehler, die man beim Lernen von Data Engineering vermeiden sollte

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

Hier sind ein paar häufige Fehler, auf die du achten solltest – und Tipps, wie du sie vermeiden kannst.

1. Zu viel Fokus auf Theorie ohne praktische Übungen

Datenverarbeitung ist ein echt praktischer Bereich! Es ist zwar wichtig, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, aber der Erfolg in der Praxis hängt davon ab, wie gut du dieses Wissen anwenden kannst.

Was passiert:

• Du verbringst vielleicht zu viel Zeit damit, Bücher zu lesen oder Kurse zu besuchen, ohne echte Projekte zu machen.
• Arbeitgeber ziehen oft Leute vor, die praktische Erfahrung zeigen können, statt nur theoretisches Wissen.

Wie man es vermeiden kann:

• Verbinde jedes neue Konzept, das du lernst, mit einem kleinen Projekt, um es anzuwenden. Nachdem du dich mit ETL beschäftigt hast, kannst du zum Beispiel eine Pipeline erstellen, um Daten aus einer öffentlichen API zu verarbeiten und zu speichern.
• Mach bei Open-Source-Projekten oder Kaggle-Wettbewerben mit, wo man Datenverarbeitungskenntnisse braucht.
• Nutze Tools wie GitHub, um potenziellen Arbeitgebern deine praktischen Projekte zu zeigen.

2. Die Bedeutung von Soft Skills nicht beachten

Dateningenieure arbeiten nicht alleine. Du arbeitest mit Datenwissenschaftlern, Analysten, Softwareentwicklern und Geschäftsteams zusammen, sodass Soft Skills genauso wichtig sind wie technisches Know-how.

Was passiert:

• Schlechte Kommunikation oder Zusammenarbeit kann zu uneinheitlichen Zielen und ineffizienten Arbeitsabläufen führen.
• Es könnte dir schwerfallen, deine Arbeit Leuten zu erklären, die nicht so technisch sind, was deine Wirkung einschränken könnte.

Wie man es vermeiden kann:

• Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, vor allem Leuten, die sich nicht so gut damit auskennen.
• Lerne Teamarbeit und aktives Zuhören, indem du bei Gruppenprojekten mitmachst.

3. Veraltete Tools und Technologien benutzen

Die Tech-Welt entwickelt sich ständig weiter, und Data Engineering ist da keine Ausnahme! Wenn du auf veraltete Tools setzt, kannst du auf dem Arbeitsmarkt weniger wettbewerbsfähig sein und deine Möglichkeiten, skalierbare, moderne Systeme aufzubauen, einschränken.

Was passiert:

• Du kannst dich auf alte Tools wie MapReduce konzentrieren, obwohl 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 das nicht tust, könntest du weniger interessant für sie sein.

Wie man es vermeiden kann:

• Bleib über die neuesten Trends in der Branche auf dem Laufenden, indem du Blogs, Newsletter und Communities verfolgst.
• Probier regelmäßig neue Tools und Frameworks aus und experimentier damit. Zum Beispiel:
• Lerne DBT für die Datentransformation, anstatt dich nur auf SQL-Skripte zu verlassen.
• Benutze Apache Airflow für die Workflow-Orchestrierung, statt alles manuell zu planen.
• Füge deinem Lebenslauf einen Abschnitt „Tools und Technologien” hinzu, um zu zeigen, dass du mit den neuesten Branchenstandards vertraut bist.

Fazit

Dateningenieur zu werden ist ein spannender Weg, der technisches Know-how, Kreativität und Problemlösungskompetenz vereint. Du kannst in diesem spannenden Bereich erfolgreich sein, indem du einen klaren Lernplan befolgst, häufige Fehler vermeidest und deine Fähigkeiten immer weiter ausbaust. 

Hier ist eine kurze Zusammenfassung des von mir vorgeschlagenen Fahrplans:

1. Leg dir ein solides Fundament in Programmierung und Datenbanken zu.
2. Mach dich mit ETL-Prozessen, Datenpipelines und Cloud Computing vertraut.
3. Tauch ein in Big-Data-Technologien und Echtzeit-Verarbeitungs-Tools (nur wenn das zu deinen spezifischen Zielen gehört).
4. Setze dein Wissen in Portfolio-Projekten ein, die deine Expertise zeigen.

Denk dran, beim Daten-Engineering geht's nicht nur darum, die richtigen Tools und Technologien zu kennen, sondern sie auch einzusetzen, um echte Probleme zu lösen. Bleib dran, sammle praktische Erfahrungen und bleib auf dem Laufenden über die neuesten Trends.

Um dich auf deiner Reise zu unterstützen, schau dir mal diese Ressourcen von DataCamp an:

• Zertifizierung zum Dateningenieur: Zeig, was du drauf hast, und bring deine Expertise mit einer branchenweit anerkannten Zertifizierung unter Beweis.
• Dateningenieur in Python Lernpfad: Lerne Python, SQL und wichtige Tools wie Apache Airflow und dbt in einem gut strukturierten, praxisorientierten Programm.
• Verständnis von Datenverarbeitungs: Ein Kurs für Einsteiger, der wichtige Sachen wie ETL, Pipelines und Cloud-Integration erklärt.