Data Engineering mit Cloud Plattformen: Cloud-Speicher, Datenflüsse und Skalierung

Kursüberblick

Die Weiterbildung "Data Engineering mit Cloud Plattformen: Cloud-Speicher, Datenflüsse und Skalierung" führt schrittweise in die Themen "Cloud-Speicher", "Datenflüsse" und "Skalierung" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Der Lernfortschritt zu Cloud Computing wird durch eine dokumentierte Transferaufgabe sichtbar gemacht. Im Mittelpunkt stehen strukturierte Arbeitsaufgaben, technische Umsetzungsschritte und eine nachvollziehbare Qualitätssicherung. Der Transferteil vertieft Cloud Computing und überführt die Erkenntnisse zu Data Engineering in eine zusammenhängende Aufgabe. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Data Engineering mit Cloud Plattformen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Zwischen Cloud Computing und Data Engineering werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen. Programm Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Cloud Computing reflektiert und mit den Lernzielen zu Data Engineering abgeglichen. Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert: - Datenwege und fachliche Ziele: Der Schwerpunkt "Data Engineering mit Cloud Plattformen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen sowie durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen. - Cloud-Speicher: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Ein eigener Lernschritt ordnet Cloud Computing in den beruflichen Aufgabenrahmen ein. - Datenflüsse: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. - Skalierung: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Die Lernaufgaben verbinden Cloud Computing mit Data Engineering und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. - Umsetzung, Integration und Prüfung: Bausteine werden eingerichtet oder entwickelt, miteinander verbunden und durch nachvollziehbare Tests abgesichert. - Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Cloud Computing und der Anwendungsschwerpunkt Data Engineering. - Praxisfall und Transfer: Die Teilnehmenden b…

Nächste Termine

• 2026-09-27T22:00:00.000Z · 2026-12-20T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
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