Datentechniker/innen sammeln, organisieren und bereiten große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten für die weitere Analyse auf. Außerdem entwerfen und erstellen sie Datenpipelines und Datenbanken, um den Fluss von Rohdaten zu verwalten.

Data Engineers sind ein wichtiger Teil der Datenindustrie und sorgen dafür, dass Data Scientists und Analysten alles haben, was sie für ihre Arbeit brauchen.

Einige Data Engineers arbeiten an allgemeinen Aufgaben zur End-to-End-Datenbereitstellung, während andere sich auf Pipelines konzentrieren, die Daten aus verteilten Quellen wie Data Lakes, Warehouses und Datenbanken verbinden. Einige Dateningenieure haben einen speziellen Fokus auf Datenbanksysteme.

Ja, die Nachfrage nach Dateningenieuren und Menschen mit diesen Fähigkeiten ist sehr hoch. Die Wachstumsrate der Arbeitsplätze für Datentechniker wird zwischen 2018 und 2028 auf 21 % geschätzt.

Mit dem Aufkommen von KI und maschinellen Lernlösungen, die die schnelle Verwaltung und Analyse von Daten unterstützen, werden Menschen gebraucht, die die sich entwickelnde Datenlandschaft verstehen. Unsere Kurse und die Data Engineer-Zertifizierung sind darauf ausgerichtet, deine Fähigkeiten zu verbessern und dich einzustellen.

Das kommt darauf an. Wenn du auf dem traditionellen Weg in den Beruf einsteigst, musst du in der Regel einen Bachelor-Abschluss in Informatik machen, vielleicht gefolgt von einem Master-Abschluss. Um Informatik zu studieren, brauchst du in den meisten Studiengängen Grundkenntnisse in Kalkül, Algebra, Statistik und diskreter Mathematik.

Du kannst auch über einen moderneren Weg zum Dateningenieur werden, z. B. über Online-Kurse bei Anbietern wie DataCamp oder indem du in verwandten Bereichen arbeitest und dein Wissen über Datentechnik ausbaust. In diesem Fall ist Mathe sicherlich hilfreich, aber keine Voraussetzung.

Beachte, dass Datentechniker/innen die Mathematik nicht so oft benutzen wie Datenwissenschaftler/innen oder Analysten/innen. Du musst kein Mathegenie sein, um Systeme zur Verwaltung von Daten zu entwerfen und zu erstellen oder um Daten zu sammeln, zusammenzustellen und für die Analyse durch andere vorzubereiten.

Ja, Programmierkenntnisse, vor allem in Sprachen wie Python und SQL, sind für Data Engineering unerlässlich. Diese Fähigkeiten werden genutzt, um Daten zu manipulieren, Prozesse zu automatisieren und Datenpipelines aufzubauen.

Ja. Python, R und SQL sind die drei am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Dateningenieure. Viele beherrschen auch andere Sprachen wie C++ und Java.

Selbst wenn du bereits R und SQL kennst, hast du viel bessere Chancen auf einen lukrativen Job als Dateningenieur, wenn du rudimentäre Python-Kenntnisse hast - denn Python ist sowohl in der Datenindustrie als auch in der Wirtschaft weit verbreitet.

Nein, DataCamp bietet alles, was du brauchst, um Data Engineering auf unserer speziellen Plattform zu lernen. Du brauchst nur einen Browser und eine zuverlässige Internetverbindung.

Nachdem du dich für einen unserer Online-Kurse angemeldet hast, bearbeitest du deine Übungen und Projekte auf unserer browserbasierten Plattform.

Zu den Schlüsselqualifikationen für Dateningenieure gehören Kenntnisse in SQL, Python, Data Warehousing, ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Cloud Computing-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud.

Die DataCamp-Kurse helfen dir, Data Engineering zu erlernen, indem sie strukturierte Übungen, praktische Projekte und Zugang zu fachkundigen Ausbildern bieten. Unsere Data-Engineering-Kurse bieten dir die Flexibilität, deine Fähigkeiten in deinem eigenen Tempo auszubauen.

Wir aktualisieren unsere Kurse ständig, damit sie die neuesten Technologien und Best Practices widerspiegeln. Außerdem erweitern wir unseren Katalog an Data-Engineering-Kursen, -Projekten und -Tutorials.