{"id":109043,"date":"2026-06-12T13:44:53","date_gmt":"2026-06-12T11:44:53","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?post_type=training&#038;p=109043"},"modified":"2026-06-23T10:19:49","modified_gmt":"2026-06-23T08:19:49","slug":"data-engineering-focus-azure","status":"publish","type":"training","link":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/trainings\/data-engineering-focus-azure\/","title":{"rendered":"Data Engineering &#8211; Focus Azure"},"featured_media":107685,"menu_order":0,"template":"","categories":[644],"class_list":["post-109043","training","type-training","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-_trainingsuebersicht"],"acf":{"display_name":"Data Engineering - Focus Azure","short_name":"Data Engineering - Focus Azure","icon":109440,"besondere_layout_elemente":"nothing","tagline":"Baue skalierbare Datenplattformen, verl\u00e4ssliche Pipelines und cloud-native Infrastruktur f\u00fcr Analytics und KI. Du arbeitest mit Azure, Spark, Snowflake und dbt und lieferst ein vollst\u00e4ndiges End-to-End-Projekt.","abschluss":"Abschlusszertifikat","dauer":"8 Wochen (VZ)","niveau":"Fortgeschritten","sprachen":"","preis":"","headline_kursbeschreibung":"Was ist Data Engineering?","kursbeschreibung":"Data Engineering ist die Disziplin, Datenplattformen, Pipelines und cloud-native Infrastruktur f\u00fcr Analytics und KI aufzubauen. In diesem Career Track baust Du auf Azure moderne Warehouses, Lakes und Lakehouses und implementierst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines.","headline_zielgruppe":"F\u00fcr wen ist das Training geeignet?","zielgruppe":"Das Training richtet sich an Data Professionals und Developer, die \u00fcber Analytics hinausgehen wollen. Solide Arbeitskenntnisse in Python, SQL, Git und Bash sind verpflichtende Voraussetzungen. Du bist bereit f\u00fcr ein 175-Stunden-Programm auf fortgeschrittenem Niveau.","headline_berufsgruppen":"F\u00fcr welche Berufsgruppen ist das Training relevant?","berufsgruppen":"Das Training qualifiziert Dich f\u00fcr hochgefragte Engineering-Rollen rund um Cloud und Daten. Es eignet sich besonders f\u00fcr folgende T\u00e4tigkeiten:","berufsgruppen_btf":"<ul>\r\n \t<li>Als Data Engineer baust Du skalierbare Datenpipelines und Cloud-Datenplattformen auf<\/li>\r\n \t<li>Als Cloud Data Engineer betreibst Du Azure-basierte Infrastruktur f\u00fcr Analytics und KI<\/li>\r\n \t<li>Als Analytics Engineer modellierst Du Daten mit dbt f\u00fcr moderne Warehouses<\/li>\r\n \t<li>Als ETL Developer entwickelst Du verl\u00e4ssliche ETL- und ELT-Strecken f\u00fcr Produktivumgebungen<\/li>\r\n<\/ul>","intro_in_diesem_training_lernst_du":"Azure und Cloud Infrastructure \u00b7 Apache Spark und Databricks \u00b7 ETL und ELT Pipeline Engineering","in_diesem_training_lernst_du":"<ul>\r\n \t<li>Skalierbare Cloud-Daten-Infrastruktur auf Azure aufbauen, inklusive Warehouses, Lakes und Lakehouse-Architekturen<\/li>\r\n \t<li>ETL- und ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Synapse, Snowflake und dbt entwerfen und betreiben<\/li>\r\n \t<li>Big Data mit Apache Spark und Databricks f\u00fcr Batch- und Streaming-Workloads verarbeiten<\/li>\r\n \t<li>Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen mit Delta Lake, NoSQL und Synapse aufbauen<\/li>\r\n \t<li>Cloud-Grundlagen, Linux und Docker sicher anwenden und Azure-VMs, Storage und IAM aufsetzen<\/li>\r\n \t<li>Data-Governance-Best-Practices in Warehouse und Pipeline-Design verankern<\/li>\r\n \t<li>Ein vollst\u00e4ndiges End-to-End-Data-Engineering-Projekt in der Cloud planen und umsetzen<\/li>\r\n<\/ul>","vorraussetzungen_fur_die_teilnahme":"","feature_1_image":103306,"feature_2_image":97463,"feature_3_image":103299,"feature_1_text":"Azure und Cloud Infrastructure","feature_2_text":"Apache Spark und Databricks","feature_3_text":"ETL und ELT Pipeline Engineering","module":[{"uberschrift":"Intro Data Engineering","css-classes":"","inhalt":"Du verstehst die Rolle eines Data Engineers im Vergleich zu Data Science und Analytics. 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