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Cloud Data Engineer
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Greenbootcamps GmbH.
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Hamburg
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
- 2Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
- 3Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.
Das lernst du
- Cloud Data Engineer
- Die Weiterbildung vermittelt anwendungsbezogene Kenntnisse für Tätigkeiten im Bereich Data Engineering mit Schwerpunkt auf cloudbasierten Datenplattformen, Datenbanken und analytischer Datenbereitstellung.
- Die Teilnehmenden befassen sich mit relationalen und cloudbasierten Datenstrukturen, Datenintegration, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Visualisierung. Im Mittelpunkt stehen typische Aufgaben im Data Engineering, darunter das Verarbeiten, Strukturieren und Bereitstellen von Daten aus unterschiedlichen Quellen für Auswertungen und Berichte.
- Ergänzend werden Inhalte behandelt, die auf ausgewählte Microsoft-Zertifizierungen im Bereich Datenbanken, Cloud-Datenplattformen und Data Engineering vorbereiten können.
- Grundlagen Data Engineering und Datenbanken
- Rolle und Aufgaben im Data Engineering
- Grundlagen relationaler Datenbanken
- Datenstrukturen und Datenmodelle
- Datenquellen und Datenformate
- Verarbeitung und Bereitstellung strukturierter Daten
- Einordnung cloudbasierter Datenplattformen
- Datenqualität und Datenaufbereitung für analytische Zwecke
- Moderne Datenanalyse mit SQL Server
- Arbeiten mit relationalen Datenbanken
- Abfragen und Auswertungen mit SQL
- Datenfilterung, Sortierung und Aggregation
- Verknüpfung von Tabellen
- Aufbereitung von Daten für Analyse- und Reportingprozesse
- Einsatz von SQL Server im Data-Engineering-Kontext
- Power BI Grundlagen
- Import und Aufbereitung von Daten aus Datenbanken
- Grundlagen der Datenvisualisierung
- Erstellung einfacher Berichte
- Darstellung von Kennzahlen
- Einführung in Dashboards und interaktive Auswertungen
- Nutzung von Power BI zur Unterstützung datenbezogener Prozesse
- Power BI Aufbaukenntnisse
- Erweiterte Datenaufbereitung
- Arbeiten mit komplexeren Datenmodellen
- Vertiefung von Berichten und Dashboards
- Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen
- Aufbereitung von Daten für fachliche Analyseanforderungen
- Visualisierung von Daten aus relationalen und cloudbasierten Datenbanken
- Python für Datenverarbeitung und Analyse
- Grundlagen der Datenverarbeitung mit Python
- Import und Transformation von Daten
- Bereinigung und Strukturierung von Datensätzen
- Grundlagen maschinellen Lernens
- Visualisierung von Analyseergebnissen
- Einsatz von Python zur Verarbeitung datenbankbasierter Informationen
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Grundlagen von Datenkonzepten
- Relationale und nicht relationale Daten
- Analytische Workloads
- Datenbankdienste in Microsoft Azure
- Grundlagen cloudbasierter Datenverarbeitung
- Einordnung von Azure-Diensten für datenbezogene Aufgaben
- Microsoft DP-3011 Azure Databricks
- Grundlagen von Azure Databricks
- Umsetzung analytischer Datenlösungen
- Verarbeitung größerer Datenmengen
- Transformation und Analyse von Daten
- Nutzung von Databricks für Data-Engineering-Szenarien
- Arbeiten mit cloudbasierten Datenquellen
- Microsoft DP-700 Fabric Data Engineer
- Grundlagen von Microsoft Fabric
- Data-Engineering-Konzepte in Microsoft Fabric
- Datenaufnahme, Transformation und Modellierung
- Arbeiten mit Lakehouse- und Warehouse-Strukturen
- Bereitstellung von Daten für Analyse und Reporting
- Umsetzung typischer Data-Engineering-Prozesse
- Agile Arbeitsmethoden mit Kanban
- Grundlagen von Kanban
- Visualisierung von Arbeitsabläufen
- Strukturierung von Aufgaben in Datenprojekten
- Priorisierung und Steuerung von Arbeitsschritten
- Anwendung agiler Methoden im Data-Engineering-Umfeld
- Grundlagen künstlicher Intelligenz
- Einführung in zentrale Begriffe der künstlichen Intelligenz
- Abgrenzung von KI, Machine Learning und Datenanalyse
- Bedeutung von Datenqualität für KI-Anwendungen
- Relevanz von Datenplattformen für KI-gestützte Anwendungen
- Einordnung von KI-Grundlagen für Data-Engineering-Aufgaben
- Bewerbungsorientierte Inhalte
- Einordnung typischer Rollenprofile im Data Engineering
- Darstellung fachlicher und technischer Kompetenzen
- Vorbereitung auf Bewerbungsunterlagen
- Vorbereitung auf fachbezogene Bewerbungsgespräche
- Reflexion eigener Projekterfahrungen und Qualifikationen
- Zertifizierungsorientierte Inhalte
- Microsoft DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks
- Microsoft DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer
- Prüfungsnahe Aufgabenstellungen
- Übungsszenarien zu Datenbanken, Cloud-Datenplattformen und Data Engineering
- Kompetenzziel
- Nach Abschluss der Weiterbildung können die Teilnehmenden Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, strukturieren, transformieren und für analytische Zwecke bereitstellen. Sie können relationale Datenbanken, SQL Server, Power BI, Python sowie cloudbasierte Datenplattformen im Rahmen typischer Data-Engineering-Aufgaben einsetzen. Die vermittelten Inhalte unterstützen den Aufbau eines Kompetenzprofils für Tätigkeiten im Bereich Cloud Data Engineering.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Hamburg
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Hamburg
28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Online
28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Online
28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Berlin
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Verdienst
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
Was dir die Qualifikation beruflich bringt
- 1
Infrastruktur automatisieren
In den DevOps- und Bereitstellungskursen beschreibst du Server und Netzwerke als Code und spielst Änderungen über Pipelines aus. Testumgebungen entstehen so per Skript und verschwinden danach wieder. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die bei jeder Codeänderung eine Testumgebung in AWS erzeugt und nach dem Test löscht.
- 2
Datenschutz und Sicherheit mitplanen
Die Kurse zu Cloud Security und CCSP behandeln Verschlüsselung, Identitäten und die geteilte Verantwortung zwischen Anbieter und Kunde. Verarbeitet ein Cloud-Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt die DSGVO einen Vertrag, der ihn an die dokumentierten Weisungen des Auftraggebers bindet. Beispiel: Du prüfst für ein Projekt, in welcher Region die Kundendaten liegen und ob der Vertrag zur Auftragsverarbeitung unterschrieben ist.
- 3
Kosten sichtbar machen
Du lernst, Ressourcen mit Tags Projekten zuzuordnen, Budgets mit Warnschwellen anzulegen und ungenutzte Instanzen zu finden. Das trennt einen geplanten Cloud-Betrieb von einer überraschenden Monatsrechnung. Beispiel: Du findest in einem Konto vergessene Testserver und stellst eine automatische Abschaltung am Abend ein.
04 · Anbieter
Greenbootcamps GmbH: 237 Kurse mit aktuellem Termin an 3 Orten
237Kurse mit aktuellem Termin
3Angebotsorte
237 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 3 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Greenbootcamps GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
Cloud Computing bundesweit in Zahlen
BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.
06 · Kurse
2.195 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 2.195 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
2.195 Kurse zum Vergleich.
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