Data Engineer: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitäts­sicherung

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Logisches Denken in Mengen und Beziehungen, denn mit SQL beschreibst du, welche Daten du brauchst, nicht den Weg dorthin.
2. 2
   Eine Übungsdatenbank, etwa eine lokale MySQL- oder SQL-Server-Installation, in der du Tabellen anlegen, ändern und löschen darfst.
3. 3
   Für Administrationskurse Grundkenntnisse in Windows Server oder Linux, weil du Dienste, Speicherplatz und Rechte des Datenbankservers dort einrichtest.

Das lernst du

1. 1
   In der Weiterbildung "Data Engineer mit SQL und Künstliche Intelligenz: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitätssicherung" werden die Themen "Arbeitsaufgaben", "Werkzeuge" und "Qualitätssicherung" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus SQL reflektiert und mit den Lernzielen zu Data Engineer abgeglichen. Die Lernfolge orientiert sich an realistischen Umsetzungsaufgaben, geeigneten Werkzeugen, Schnittstellen und überprüfbaren Ergebnissen. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld SQL und der Anwendungsschwerpunkt Data Engineer. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Data Engineer mit SQL und Künstliche Intelligenz"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. 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.
2. 2
   Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie SQL einzuordnen ist und welche Rolle Data Engineer dabei übernimmt.
3. 3

   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenkontext und Fragestellungen: Der Schwerpunkt "Data Engineer mit SQL und Künstliche Intelligenz" 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 Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse.
   Arbeitsaufgaben: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet.
   Werkzeuge: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Qualitätssicherung: Arbeitsergebnisse werden anhand transparenter Kriterien geprüft, besprochen und für die weitere Nutzung aufbereitet. Die Lernaufgaben verbinden SQL mit Data Engineer 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. Die fachliche Einordnung von SQL wird durch konkrete Aufgaben zu Data Engineer ergänzt.
   Praxisfall und Transfer: Die Teilnehmenden bearbeiten einen zusammenhängenden Fall, begründen ihr Vorgehen und übertragen die gewonnenen Erkenntnisse auf eine veränderte Aufgabenstellung.
   Zwischen SQL und Data Engineer werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Übungen behandeln SQL in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Data Engineer an passenden Entscheidungspunkten ein. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

1. 1

   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

1. 1

   Saubere Datenmodelle entwerfen

   Du lernst Normalisierung, Primär- und Fremdschlüssel und Entity-Relationship-Diagramme. Ein gutes Modell verhindert, dass sich eine Kundenadresse an mehreren Stellen widerspricht. Beispiel: Du überführst die Kundenliste eines Handwerksbetriebs in Tabellen für Kunden, Aufträge und Rechnungen.

2. 2

   Abfragen für andere Teams

   Mit sicherem SQL beantwortest du Fragen aus Vertrieb oder Controlling direkt in der Datenbank, statt Exporte zu verschicken. Views und Berechtigungen sorgen dafür, dass jedes Team nur die Spalten sieht, die es braucht. Beispiel: Du legst für die Buchhaltung eine View an, die offene Posten zeigt, aber keine Bankverbindungen.

3. 3

   Daten sichern und wiederherstellen

   Administrationskurse üben Backups, die Wiederherstellung auf einen bestimmten Zeitpunkt und die Rechtevergabe über Rollen. Damit übernimmst du Verantwortung für die Verfügbarkeit der Geschäftsdaten. Beispiel: Du testest jeden Monat, ob sich die Sicherung der Warenwirtschaft auf einem Testserver vollständig einspielen lässt.

Themen