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Python, Data Engineer und AWS Cloud Administrator

Kostenlos für Dich

durch Förderung

Mit Python beherrschst du eine einfach zu erlernende Programmiersprache, welche oft als Skriptsprache genutzt wird. Anschließend zeigt der Kurs die Aufgaben eines Data Engineers: Strukturierung und Bereitstellung von Daten, Auswahl der richtigen Soft- und Hardware-Architektur sowie Beurteilung vom Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Bereich. Du besitzt zudem das nötige Fachwissen, das für den Betrieb der AWS Cloud erforderlich ist.
  • Abschlussart: Zertifikat „Python“
    Zertifikat „Data Engineer“
    Zertifikat „AWS Certified Cloud Practitioner“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    AWS Zertifizierungsprüfung CLF-C02
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 12 Wochen

Programmierung mit Python

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Geschichte, Konzepte

Verwendung und Einsatzgebiete

Syntax


Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

Zahlen

Zeichenketten

Datum und Zeit

Standardeingabe und -ausgabe

list, tuple dict, set

Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Funktionen (ca. 5 Tage)

Eigene Funktionen definieren

Variablen

Parameter, Rekursion

Funktionale Programmierung


Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

try, except

Programmunterbrechungen abfangen


Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

Python-Klassen

Methoden

Unveränderliche Objekte

Datenklasse

Vererbung


Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)

Buttons und Textfelder

grid-Layout

Dateiauswahl


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Data Engineer

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur

Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers

Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten


Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse

Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM

Einführung/Modellierung in der UML

· Klassendiagramme

· Use-Case Analyse

· Aktivitätsdiagramme


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Datenbanken (ca. 3 Tage)

Grundlagen von Datenbanksystemen

Architektur von Datenbankmanagementsystemen

Anwendung RDBMS

Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen

Praktische und theoretische Einführung in SQL

Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json


Data Warehouse (ca. 4 Tage)

Star Schema

Datenmodellierung

Erstellung Star Schema in RDBMS

Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung

Erstellung Snowflake Schema in RDBMS

Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung

Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5

Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions

Vergleich von state und transaction oriented

Faktentabellen, Density und Storage vom DWH


ETL (ca. 4 Tage)

Data Cleansing

· Null Values

· Aufbereitung von Daten

· Harmonisierung von Daten

· Anwendung von Regular Expressions

Data Understanding

· Datenvalidierung

· Statistische Datenanalyse

Datenschutz, Datensicherheit

Praktischer Aufbau von ETL-Strecken

Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.

Data Vault Datenmodellierung

Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren


Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

AWS Cloud Administrator

Cloud-Konzepte (ca. 3,5 Tage)

Vorteile der AWS Cloud

Prinzipien des AWS Cloud-Designs

Migration zur AWS Cloud

Konzepte der Cloud-Wirtschaftlichkeit


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Sicherheit und Compliance (ca. 4,5 Tage)

AWS-Modell als geteilte Verantwortung

AWS Cloud-Sicherheits-, Governance- und Compliance-Konzepte

AWS Access Management-Funktionen

Komponenten und Ressourcen für die Sicherheitsuntersützung


Cloud-Technologie und -Services (ca. 5 Tage)

Methoden zur Bereitstellung und zum Betrieb in der AWS Cloud

Globale AWS-Infrastruktur

AWS-Computing-Services, -Datenbank-Services, -Netzwerkservices, und -Speicherservices

AWS-Service für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Analytik-Services

Services aus anderen abgedeckten AWS-Services-Kategorien


Fakturierung, Preisgestaltung und Support (ca. 2 Tage)

Vergleich von AWS-Preismodellen

Ressourcen für Fakturierung, Budget und Kostenmanagement

Techn. Ressourcen und Supportoptionen von AWS


Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)

AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Erfahrungen mit Datenbanken werden vorausgesetzt. Gute Englisch-Kenntnisse sind erforderlich.

Nach dem Kurs verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Du bist in der Lage, die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher zu handhaben.

Zudem beherrschst du Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten.

Zusätzlich besitzt du nach diesem Lehrgang das nötige Fachwissen, das für den Betrieb in der Cloud erforderlich ist. Außerdem verfügst du über die technische Erfahrung, die für die Bereitstellung, Sicherung und Automatisierung von Umgebungen unabhängig von der Lösung des Anbieters erforderlich ist.

Programmiereinsteiger:innen, Informatiker:innen, Fachinformatiker:innen, Personen mit Erfahrung im Ingenieurwesen oder in der Datenanalyse und Fachkräfte mit entsprechender Berufserfahrung.

Die Vielseitigkeit von Python macht Mitarbeiter:innen mit entsprechenden Kenntnissen in zahlreichen Branchen und Unternehmen attraktiv. Vor allem in der Webentwicklung, dem Machine Learning sowie der Datenanalyse werden Personen mit Programmierkenntnissen in Python gesucht.

Da Unternehmen für die Auswertung und Zielsetzung ihrer Geschäftsprozesse immer größer werdende Datenmengen bewältigen und strukturieren müssen, sind Fähigkeiten in der Datenentwicklung und -konstruktion in allen Branchen nachgefragt.

Des Weiteren werden Fachkräfte mit Cloud-Kenntnissen in verschiedenen Geschäftsbereichen, beispielsweise im Vertrieb, im Produktmanagement oder im Projektmanagement gesucht. Besonders in Unternehmen, die effektiver mit technischen Teams und Kunden kommunizieren möchten, ist dieses Wissen gefragt. Nach dem Lehrgang kannst du deine neuen Kompetenzen aussagekräftig mit dem Zertifikat „AWS Certified Cloud Practitioner" nachweisen.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Alle Lehrgänge werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von Ihrer Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.