Data Science und Cloud mit Azure und AWS

Azure und AWS stellen die Datendienste, Speicher und Rechenleistung bereit, auf denen Data-Science-Anwendungen in der Cloud laufen. Diese Weiterbildung behandelt beide Plattformen im direkten Vergleich: Datenarchitekturen, Cloud-Speicher, ETL-Prozesse mit Azure Data Factory und AWS Glue sowie skalierbare Datenpipelines bis zur Anbindung an Business Intelligence. Im Mittelpunkt steht damit das Aufgabenfeld des Cloud Data Engineer.

Kompetenzziele

Datenarchitekturen für Cloud-Umgebungen entwerfen und einordnen
Datendienste von Azure und der AWS Cloud nach Einsatzzweck auswählen
Speicher- und Rechenressourcen für wachsende Datenbestände planen
Datenintegration mit Azure Data Factory und AWS Glue umsetzen
Skalierbare Datenpipelines aufbauen und an BI-Systeme anbinden
Cloud-Daten mit Power BI visualisieren

Themen und Zusammenhänge

Grundlage sind Datenarchitekturen sowie SQL und Datenbanken als technisches Fundament, eingeordnet in den Zusammenhang von KI und Business Intelligence. Darauf aufbauend werden die Datendienste von Azure und AWS gegenübergestellt: Speicherung in Cloud-Umgebungen, Nutzung von Rechenleistung und die Auswahl passender Dienste der beiden Plattformen.

ETL-Prozesse verlagern Integration und Transformation in die Cloud, mit Azure Data Factory auf der Microsoft-Seite und AWS Glue in der AWS Cloud. Skalierbare Datenpipelines verbinden diese Dienste mit bestehenden BI-Systemen und tragen die Verarbeitung und Analyse wachsender Datenbestände. Die Visualisierung der Cloud-Daten in Power BI schließt den Weg von der Datenquelle bis zur Auswertung.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in IT-Abteilungen und Datenteams, die Datenverarbeitung auf Cloud-Plattformen aufbauen oder dorthin verlagern.

Cloud Data Engineer bzw. Cloud-Dateningenieur:in für Azure und AWS
Azure Data Engineer für Datenintegration mit Data Factory
Data Scientist mit Cloud-Schwerpunkt für den Betrieb datenbasierter Anwendungen
Cloud-Architekt:in mit Schwerpunkt Datenplattformen und BI-Anbindung

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: Computer-/IT-Aufbauwissen
Datenbankadministration - allgemein
Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Kosten können von Unternehmen übernommen werden

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Data Science & Cloud Zertifikat von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Data Science & Cloud Zertifikat
Anrechnung: Data Science & Cloud Zertifikat
Zusatzqualifikationen: Data Science & Cloud Zertifikat

Sonstiges

Zugang: Eine schriftl. Bewerbung mit Lebenslauf
Unverbindliches Aufnahme- und Beratungsgespräch
Zielgruppe: Berufserfahrene, Berufseinsteiger:innen, Studienabbrecher:innen und Absolvent:innen, Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten und KI, Data Engineers, Fachinformatiker:innen, BI-Fachkräfte