Datenstrategie: Datenpipelines und produktive Integration

Passt der Kurs zu dir?

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   Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
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   Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
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   Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.

Das lernst du

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   In der Weiterbildung "Datenstrategie mit Azure Infrastruktur für Data Engineers: Datenpipelines und produktive Integration" werden die Themen "Datenpipelines" und "produktive Integration" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Azure und Data Engineer unterschiedliche Anforderungen abdecken. Im Mittelpunkt stehen strukturierte Arbeitsaufgaben, technische Umsetzungsschritte und eine nachvollziehbare Qualitätssicherung. Der Lernfortschritt zu Microsoft Azure wird durch eine dokumentierte Transferaufgabe sichtbar gemacht. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenstrategie mit Azure Infrastruktur für Data Engineers"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Microsoft Azure reflektiert und mit den Lernzielen zu Data Engineer abgeglichen. 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.
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   Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Microsoft Azure in einen vollständigen Arbeitsablauf eingebettet wird.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "Datenstrategie mit Azure Infrastruktur für Data Engineers" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Die fachliche Einordnung von Microsoft Azure wird durch konkrete Aufgaben zu Data Engineer ergänzt.
   Datenpipelines: Die Teilnehmenden prüfen Eingaben, führen Bestände zusammen und sichern die Nachvollziehbarkeit der Verarbeitungsschritte.
   Produktive Integration: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Zwischen Microsoft Azure und Data Engineer werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Aufbereitungsschritte: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Azure als auch Data Engineer anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Technische Arbeitsaufgaben und Werkzeugwahl: Eine konkrete Aufgabe wird in Arbeitsschritte zerlegt, mit passenden Werkzeugen umgesetzt und anhand klarer Akzeptanzkriterien überprüft.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar. Für Microsoft Azure werden Grenzen, Abhängigkeiten und geeignete Kontrollschritte berücksichtigt.
   Dokumentiertes Abschlussbeispiel: Die erworbenen Kenntnisse werden in einer vollständigen Aufgabe zusammengeführt und mit Arbeitsschritten, Entscheidungen und Ergebnissen festgehalten.
   Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Azure und Data Engineer im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Der Transferteil vertieft Microsoft Azure und überführt die Erkenntnisse zu Data Engineer in eine zusammenhängende Aufgabe. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

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

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   München

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

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   München

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

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   München

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

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

Cloud Computing bundesweit in Zahlen