- TRAININGSPROGRAMM
Data Engineering
Werde Expert:in für Data Engineering und lerne in dieser Weiterbildung von skalierbaren Dateninfrastrukturen bis zur Bereitstellung von Daten für Analytics, BI und AI alles, um auf dem Jobmarkt zu überzeugen. Du baust Dateninfrastruktur in der Cloud auf und belegst Dein Können in praxisnahen Datenprojekten.
Was ist Data Engineering?
Ein Data Engineer sorgt dafür, dass Daten zuverlässig verfügbar sind, die Grundlage für Analytics, BI und KI. Mit diesem Training belegst Du, dass Du Datenpipelines und Cloud-Dateninfrastruktur aufbaust und betreibst. Deine StackFuel Zertifikate und Dein Portfolio machen das für Arbeitgeber nachvollziehbar.
Warum hilft Dir dieses Data-Engineer-Training und was bringen Dir die Zertifikate?
Du lernst, Rohdaten strukturiert zu sammeln, in Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen zu überführen und mit Azure, Databricks, Snowflake und Synapse zu verarbeiten. Mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL baust Du das Fundament, mit KI-Tools und n8n automatisierst Du Arbeitsschritte, und in der Business-Analyse lernst Du, Prozesse und Anforderungen zu modellieren. Im Capstone-Projekt planst und präsentierst Du ein eigenes End-to-End-Datenprojekt in der Cloud, und in einem Portfolio-Projekt baust Du Dir eine Arbeitsprobe für Bewerbungen auf. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.
Diese Trainings sind im Trainingsprogramm enthalten:
Generative KI & Large Language Models
Prompting & Automatisierung
Anwendungsfälle im Unternehmenskontext
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und generativen Modellen verstehen
- Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und deren Grenzen kennen
- Effektives Prompting erlernen, um präzise und wiederholbare Ergebnisse zu erzielen
- KI für Recherche, Textgenerierung, Zusammenfassungen und Ideation nutzen
- Workflows mit KI-Unterstützung entwerfen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren
- Risiken, Bias und Datenschutzaspekte bei der KI-Nutzung einschätzen
- Best Practices für die Einführung von KI im Team und im Unternehmen anwenden
1 Monat (VZ)
Deutsch
Prozessmodellierung
Requirements Engineering
Stakeholder-Management
- Was? Du analysierst Business-Kontexte mit Methoden wie SWOT und PESTLE, modellierst Prozesse mit Flowcharts, Swimlanes, UML und BPMN, erhebst und priorisierst Anforderungen, führst Gap-Analysen durch und bewertest den Business Impact.
- Wozu? Damit Du Veränderungsvorhaben strukturiert vorbereitest, Stakeholder gezielt einbindest und Entscheidungen auf einer belastbaren Grundlage ermöglichst.
- Praxis: Im Abschlussprojekt arbeitest Du ein eigenes Project Proposal aus und präsentierst es Stakeholdern.
3 Wochen (VZ)
Deutsch
n8n
KI-Agenten
KI - Workflow & Automatisierung
- Was? Du lernst n8n von den Grundlagen bis zu robusten Workflows, bindest APIs und Datenpipelines an, setzt LLM-Nodes mit fortgeschrittenem Prompt Engineering ein und baust KI-Agenten mit Gedächtnis, Wissensanbindung (RAG) und Werkzeugen.
- Wozu? Damit Du wiederkehrende Aufgaben ohne Programmierung automatisierst und KI-Lösungen zuverlässig, datenschutzkonform und qualitätsgesichert betreibst.
- Praxis: Im Praxisprojekt konzipierst, implementierst und präsentierst Du in vier Sprints eine eigene Automatisierungslösung und erwirbst die Zertifizierung für KI – Workflow & Automatisierung.
1 Monat (VZ)
Deutsch
Python
pandas
Datenvisualisierung
- Was? Du lernst Python-Grundlagen und arbeitest mit pandas und matplotlib, nutzt SQL und APIs in Python und wendest statistische Methoden sowie lineare und logistische Regression an.
- Wozu? Damit Du Unternehmensdaten selbstständig auswertest und die Ergebnisse zielgruppengerecht visualisierst.
- Praxis: Du analysierst New Yorker Taxidaten und bearbeitest als Abschlussprüfung einen Fall zur Kundenabwanderung eines Telekommunikationsunternehmens, den Du mit unserem Coaching-Team besprichst.
9 Wochen (VZ)
Deutsch
Objektorientierung
Python-Klassen
Clean Code
- Was? Du arbeitest mit Klassen, Vererbung und Komposition, nutzt Decorators und Comprehensions und passt Deinen Code an Industriestandards wie PEP8 an.
- Wozu? Damit Du Code schreibst, den auch Dein Team versteht, pflegen und erweitern kann.
- Praxis: In zwei Abschlussprojekten baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer Data-Science-Bibliothek und programmierst eine eigene Blockchain.
6 Wochen (VZ)
Deutsch
SQL
Datenbankdesign
Backend & Performance
- Was? Du schreibst Abfragen mit Filtern, Gruppierungen, Joins und Subqueries, lernst Normalisierung und Datenbankdesign und erfährst, wie Datenbanken in der Backend-Webentwicklung eingesetzt und Abfragen optimiert werden.
- Wozu? Damit Du Daten effizient aus Datenbanken holst und Datenbanken für Anwendungen sauber gestaltest.
- Praxis: Du arbeitest in vier Praxisprojekten und analysierst im Abschlussprojekt eigenständig eine unbekannte Datenbank.
4 Wochen (VZ)
Deutsch
Azure
Data Warehouse
Data Lakehouse
- Was? Du lernst den Data-Engineering-Lifecycle und Cloud-Grundlagen mit Linux, Docker und Azure kennen, baust ELT/ETL-Pipelines mit Snowflake und Synapse und arbeitest mit Spark in Databricks sowie mit Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen.
- Wozu? Damit Du Daten zuverlässig für Analytics, BI und KI bereitstellst.
- Praxis: Im Capstone-Projekt planst, implementierst und präsentierst Du ein eigenes End-to-End-Datenprojekt in der Cloud.
8 Wochen (VZ)
Deutsch
Portfolio-Projekt
Git & GitHub
Agile Teamarbeit
- Was? Du wählst ein Data-Analytics- oder Data-Science-Projekt aus, richtest Deine Arbeitsumgebung mit Git und GitHub ein, organisierst Dein Projekt mit Notion, arbeitest nach agilen Methoden und führst ein vollständiges Datenprojekt von der Analyse bis zur Präsentation durch.
- Wozu? Damit Du potenziellen Arbeitgebern eine echte Arbeitsprobe statt nur einen Lebenslauf zeigst.
- Praxis: Du bearbeitest das Projekt allein oder in einer Kleingruppe mit Feedback unserer Coaches und präsentierst es online vor Teilnehmenden und StackFuel-Mitarbeitenden.
3 Wochen (VZ)
Deutsch
Du bist zertifiziert.
Nach jedem abgeschlossenen Modul erhältst Du ein eigenes Zertifikat.
Jedes dieser StackFuel Zertifikate ist industrieweit anerkannt und zeigt Arbeitgebern Deine erworbene Expertise.
KI-Fachkraft Trainingsprogramm
Werde Expert:in für die Nutzung von KI-Tools und lerne KI-Grundlagen und einfache Automatisierungen –
bei Interesse auch mit weiteren Trainingsprogrammen kombinierbar!
- Grundlegende KI-Konzepte und Prompting-Techniken im Unternehmenskontext sicher anwenden
- Daten- und KI-Ergebnisse fundiert auswerten
- Einfache KI-Lösungen verantwortungsvoll im Arbeitsalltag der Fachabteilungen einsetzen
- KI-Sicherheit und -Ethik
Data Analyst Training: KI-Update
Lerne im neu erweiterten Data Analytics Training jetzt auch Data Analysis mit LLM Assistance, und bereite Dich so erfolgreich auf die Jobs von Morgen vor.
Data Analytics
Meistere Datenauswertung, Python-Grundlagen, statistische Analysen, Regressionen & effektive Visualisierung, um Ergebnisse nutzbar zu machen.
LLM Assistance
Zurzeit sind in Deutschland über 100.000 Stellen mit KI- und Tech-Bezug unbesetzt.
StackFuel Career Service für Deinen Jobeinstieg.
Damit Du in diesem Markt sichtbar wirst, begleiten wir Dich über das Training hinaus. In unserem individuellen Karriere-Coaching optimieren wir Deinen Lebenslauf, entwickeln passgenaue Anschreiben und schärfen Deine Bewerbungsstrategie. Mit Interview- und Soft-Skills-Training gehst Du sicher in Gespräche und Assessments. Regelmäßige Feedback-Runden, Workshops und Networking-Events stärken Dein Profil. Zusätzlich unterstützen wir Dich bei Gehaltsverhandlungen und Deiner beruflichen Zielfindung.
Daten- und KI-Kompetenz ist gefragter denn je.
Unsere praxisnahen Trainingsprogramme kombinieren interaktive Live-Sessions mit realen Projektarbeiten, in denen Du genau die Daten- und KI-Skills erwirbst, nach denen Headhunter und Recruiter suchen. Datenexpert:innen sind branchenübergreifend gefragt: Mit einem StackFuel Trainingsprogramm qualifizierst Du Dich für den Einstieg in Daten- und Tech-Berufe mit KI-Kompetenz – etwa als Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer oder Projekt Manager – und sicherst Dir den Zugang zu über 109.000 offenen Jobs mit Tech- und KI-Bezug (Quelle: Bitkom Research 2025, Quelle: PwC 2026).
Das sagen unsere Absolvent:innen.
Bereits über 6.000 Absolvent:innen haben Data Analytics und Data Science Weiterbildungen bei StackFuel absolviert. Hier berichten einige von ihnen über ihre Erfahrung:
| Trainingsprogramm | Dauer | ||
|---|---|---|---|
| 02.11.2026 |
9–10 Monate
Vollzeit
|
Bewerben | |
| 02.11.2026 |
18–19 Monate
Teilzeit
|
Bewerben | |
| 16.11.2026 |
9–10 Monate
Vollzeit
|
Bewerben | |
| 16.11.2026 |
18–19 Monate
Teilzeit
|
Bewerben | |
| 30.11.2026 |
9–10 Monate
Vollzeit
|
Bewerben | |
| 30.11.2026 |
18–19 Monate
Teilzeit
|
Bewerben | |
| 14.12.2026 |
9–10 Monate
Vollzeit
|
Bewerben | |
| 14.12.2026 |
18–19 Monate
Teilzeit
|
Bewerben | |
| 11.01.2027 |
9–10 Monate
Vollzeit
|
Bewerben | |
| 11.01.2027 |
18–19 Monate
Teilzeit
|
Bewerben |
Data Engineering
-
02.11.2026
- Vollzeit - 9–10 Monate
- Teilzeit - 18–19 Monate
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16.11.2026
- Vollzeit - 9–10 Monate
- Teilzeit - 18–19 Monate
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30.11.2026
- Vollzeit - 9–10 Monate
- Teilzeit - 18–19 Monate
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14.12.2026
- Vollzeit - 9–10 Monate
- Teilzeit - 18–19 Monate
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11.01.2027
- Vollzeit - 9–10 Monate
- Teilzeit - 18–19 Monate
Lass Dich jetzt persönlich beraten.
Unser Expert:innen-Team findet gemeinsam mit Dir eine geeignete Weiterbildung und beantwortet alle offenen Fragen.
Wir freuen uns auf Dich!
FAQ
Was macht ein Data Engineer und wie bereitet die Data Engineering Weiterbildung darauf vor?
Ein Data Engineer baut die Infrastruktur, die Rohdaten sammelt, verarbeitet und für Analytics, BI und KI bereitstellt. In der Data Engineering Weiterbildung lernst Du den Data-Engineering-Lifecycle kennen und baust in Azure Pipelines, Data Warehouses und Lakehouse-Lösungen. Python, SQL und Prozessmodellierung erarbeitest Du in den Modulen davor. Am Ende steht Dein eigenes End-to-End-Datenprojekt.
Welche Tools und Methoden lerne ich in der Data Engineering Weiterbildung?
Du lernst den Weg der Daten von der Quelle bis zur Auswertung: Mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL baust Du das Fundament, danach lernst Du den Data-Engineering-Lifecycle kennen und baust in der Cloud Pipelines sowie Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen auf. Mit KI-Tools und n8n automatisierst Du Arbeitsschritte. Jedes Modul vertiefst Du in Praxisprojekten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.
Welche Praxisprojekte setze ich in der Data Engineering Weiterbildung um?
Du setzt drei Mini-Projekte im Modul Data Engineering um: eine Azure-Datenpipeline, eine ELT-Pipeline für ein Cloud-Data-Warehouse und eine Lakehouse-Lösung mit Delta Lake und Synapse. Dazu kommen ein eigener CustomGPT, eine Analyse zur Kundenabwanderung, das Capstone-Projekt als End-to-End-Datenprojekt auf Azure und ein Portfolio-Projekt. Unsere Coaches geben Dir Feedback.
Für wen eignet sich die Data Engineering Weiterbildung und worin unterscheidet sie sich von den Weiterbildungen Data Analyse und Data Science?
Die Data Engineering Weiterbildung passt, wenn Du Daten für Analyse und KI bereitstellen willst. Fokus Data Engineer, Level: Fortgeschritten. Du hast Berufserfahrung im fortgeschrittenen Programmieren mit Python oder in der Analyse großer Datensätze. Der Schwerpunkt liegt auf Cloud-Infrastruktur, Pipelines und Lakehouse in Azure, nicht auf Auswertung oder Modellen.
Wie lange dauert die Data Engineering Weiterbildung und wie läuft sie ab?
Die Data Engineering Weiterbildung findet in Vollzeit statt und dauert im Fokus Data Engineer 9,5 Monate. Sie besteht aus 8 Modulen, zu denen ein Portfolio-Projekt gehört, in dem Du Dein Gelerntes anwendest. Du lernst zu festen Unterrichtszeiten mit Live-Sessions und unseren Coaches. Die aktuellen Starttermine stehen in der Tabelle auf dieser Seite. Du möchtest eine individuelle Beratung zu Deinen Weiterbildungsmöglichkeiten? Melde Dich gerne bei unserem Team: info@stackfuel.com
Wie kann ich die Data Engineering Weiterbildung finanzieren?
Mit einem Bildungsgutschein übernehmen Jobcenter oder Agentur für Arbeit die Kosten zu 100 %, wenn Du arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist. Als Arbeitnehmer:in kannst Du die Weiterbildung über das Qualifizierungschancengesetz (QCG) von Deinem Arbeitgeber finanzieren lassen. Selbstzahler:innen zahlen direkt oder in Raten. Unser Beratungsteam begleitet Dich bis zur Bewilligung.
Welche Voraussetzungen gibt es?
Du hast Berufserfahrung im fortgeschrittenen Programmieren mit Python oder in der Analyse großer Datensätze.