Data Engineer Bootcamp eLearning (100 % im eigenen Tempo)

Data Engineer Bootcamp eLearning (100 % im eigenen Tempo)

Daten wie ein Profi verarbeiten: Optimieren, analysieren und Erkenntnisse liefern. Bauen Sie gefragte Fähigkeiten auf und starten Sie Ihre Karriere als Data Engineer

Um ihre Ziele effektiv zu erreichen, müssen Unternehmen die riesigen Datenmengen, die sie produzieren, verwalten und auswerten. Ein großer Teil dieser Daten ist unstrukturiert und muss bereinigt, organisiert und gepflegt werden. Hier spielen Dateningenieure eine wichtige Rolle: Sie nutzen ihr Fachwissen im Bereich Big-Data-Technologien, um Unternehmen dabei zu helfen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die die Leistung steigern. Das

Data Engineer Bootcamp vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sicher mit Rohdaten zu arbeiten. Sie sammeln praktische Erfahrungen in einer Vielzahl wichtiger Bereiche des Data Engineering, darunter Data Warehousing, Linux, Python, SQL, Hadoop, MongoDB, Big-Data-Verarbeitung und -Sicherheit, AWS und vieles mehr. Außerdem lernen Sie, Datenbanken zu entwerfen und aufzubauen, Daten zu extrahieren und zu interpretieren sowie effektive Datenmodelle zu entwickeln. Am Ende des Programms sind Sie bereit, komplexe Herausforderungen der Praxis als professioneller Dateningenieur zu meistern.

Wichtigste Merkmale

• Kurs und Material in englischer Sprache
• Anfänger – Fortgeschrittene
• 290 Stunden E-Learning-Material
• 12+ Fallstudien aus der Praxis
• Intensives Lernen mit über 230 praktischen Übungen
• Automatisch bewertete Tests und Wiederholungsquiz
• Erstellen Sie ein berufsbereites Portfolio mit über 10 Capstone-Projekten
• Studienzeit: ca. 4–6 Monate
• 2 Jahre Zugang zur Lernplattform
• Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Lernenden ein Kursabschlusszertifikat.

Lernziel

• Python für die Datenanalyse. Entwickeln Sie fundierte Python-Kenntnisse, die alle Bereiche von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken der Datenwissenschaft abdecken.
• Arbeiten mit relationalen Datenbanken und SQL. Entdecken Sie, wie Sie mit Tools wie Excel und SQL Daten aus Datenbanken extrahieren und analysieren können.
• SQL für die Datenanalyse. Lernen Sie, Datenbanken effektiv abzufragen und strukturierte Daten mit SQL zu analysieren.
• NoSQL mit MongoDB. Erwerben Sie umfassende Kenntnisse über MongoDB – von der Durchführung von CRUD-Operationen bis hin zur Bereitstellung von MongoDB in der Cloud.
• Grundlagen des Data Warehousing. Verstehen Sie, wie Sie große Datenmengen integrieren und praktische Anwendungen des Data Warehousing erkunden können.
• Big-Data-Verarbeitung mit Hadoop. Beherrschen Sie Datenaufnahmetechniken für strukturierte und unstrukturierte Daten mit Tools wie Sqoop und Flume im Hadoop-Ökosystem.
• Echtzeit-Datenstreaming mit Spark. Erwerben Sie solide Kenntnisse in der Spark-Programmierung und arbeiten Sie mit RDDs, DataFrames und Spark SQL-APIs.
• Apache Kafka. Lernen Sie, wie Kafka funktioniert, einschließlich seiner Kernkomponenten und der richtigen Konfiguration eines Kafka-Clusters.
• Big Data auf AWS. Entdecken Sie AWS-Tools und -Services für die effiziente Speicherung und Analyse großer Datensätze in der Cloud.
• Grundlagen der Big-Data-Sicherheit. Lernen Sie die wichtigsten Datenschutzbestimmungen, häufige Herausforderungen und bewährte Sicherheitsverfahren im Umgang mit Big Data kennen.

Zielgruppe

• Angehende Dateningenieure: Personen mit wenig bis gar keiner Erfahrung im Bereich Datenengineering, die in diesem Bereich Fuß fassen möchten.
• Anfänger: Personen, die einen strukturierten, praxisorientierten Lernpfad suchen, um die Grundlagen des Datenengineerings zu erlernen.
• IT-Fachleute am Anfang ihrer Karriere: Entwickler, Analysten und Systemadministratoren, die in den Bereich Datenengineering wechseln möchten.
• Fachleute aus benachbarten Technologiebereichen (z. B. Qualitätssicherung, Support, BI), die eine datenzentrierte Karriere anstreben.
• Datenbegeisterte und Selbstlerner
• Lernende, die sich bereits selbst mit Python, SQL oder Big Data beschäftigt haben und einen formelleren, berufsvorbereitenden Lehrplan wünschen.
• Berufswechsler: Nicht-Techniker, die in die stark nachgefragte Welt des Data Engineering einsteigen möchten.
• Alle, die gefragte Fähigkeiten erwerben möchten, um ihre Beschäftigungsfähigkeit in datengesteuerten Rollen zu verbessern.
• Fachleute in datengesteuerten Unternehmen
• Mitarbeiter in Unternehmen, die sich in der digitalen Transformation befinden und ihre Kenntnisse in den Bereichen Datentools, Infrastruktur und Pipelines erweitern möchten.

Voraussetzungen

Für die Teilnahme an unserem Data Engineer Bootcamp sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Einige Grundkenntnisse in Linux und Python sind zwar hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Alles, was Sie brauchen, ist die richtige Einstellung, logisches Denken und Neugierde – alles andere bringen wir Ihnen bei!

Heben Sie sich mit einem außergewöhnlichen Projektportfolio von anderen Bewerbern ab

Erstellen Sie Projekte auf Industriestandard, die das Qualifikationsniveau der besten Dateningenieure widerspiegeln. Entwickeln Sie ein überzeugendes, arbeitsmarktgerechtes Portfolio, das die Aufmerksamkeit führender Unternehmen auf sich zieht. Stärken Sie Ihr Selbstvertrauen und sichern Sie sich Ihren Traumjob als Dateningenieur. Hier ist eine Vorschau auf die Art von Projekten, an denen Sie arbeiten werden:

• BitBuy – Data-Mining-Anwendung: Erstellen Sie eine Plattform zum Schürfen von Bitcoin, validieren Sie neue Transaktionen in der Blockchain und sagen Sie mithilfe von Datenanalysen Trends bei Kryptowährungen voraus.
• HireMeIT – Echtzeit-Jobportal: Entwickeln Sie eine Anwendung, die Echtzeit-Datenströme von Twitter nutzt, um Nutzern zu helfen, die neuesten IT-Stellenangebote zu finden.
• SparkUp – Log-Analytics-Tool: Nutzen Sie Logs auf Produktionsebene, um mit Apache Spark, Python und Kafka eine skalierbare Log-Analytics-Lösung zu entwickeln.
• DataBuilder – Data-Warehousing-Lösung: Entwerfen und implementieren Sie Ihr eigenes Data Warehouse mit AWS Redshift, um aus großen Datensätzen schnelle, vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen.
• MongoBite – API-Entwicklungsprojekt: Erstellen Sie eine robuste API, die Datenbanken abfragen und präzise Antworten auf HTTP-Anfragen in Echtzeit liefern kann.

Fähigkeiten, die Sie entwickeln werden

• Datenanalyse und -interpretation
• Kafka-Sicherheitskonfiguration
• Echtzeit-Datenverarbeitung mit Spark Streaming
• Aufbau effizienter Datenpipelines
• Umgang mit strukturierten Streaming-Daten
• Verwaltung großer Datenspeicher auf AWS
• Arbeiten mit unstrukturierten Datensätzen
• Implementierung von Stream-Verarbeitung mit Kafka
• Erstellen von Data Warehouses auf AWS
• Identifizieren von Mustern und Trends in Datensätzen
• Extrahieren von Daten aus verschiedenen Datenbanken
• Validierung von Datenbeziehungen
• Planung und Verwaltung von Big-Data-Workflows mit Oozie
• Datentransformation mit Pandas
• Entwurf wirkungsvoller Datenvisualisierungen

Bootcamp-Lehrplan

1. Linux-Prozesse und Netzwerke

Lernziele:

• Sicherer Umgang mit Linux und Unix-ähnlichen Systemen
• Effektive Nutzung von Linux-Befehlszeilentools und Shell-Skripten
• Erkundung fortgeschrittener Linux-Funktionen wie Pipes, grep, Systemprozesse und Netzwerke

Behandelte Themen

• Einführung in Linux
• Grundlagen der Linux-Befehlszeile
• Verwalten von Dateien und Verzeichnissen
• Erstellen und Bearbeiten von Dateien
• Benutzer-, Gruppen- und Berechtigungsverwaltung
• Wichtige Linux-Tools und -Funktionen
• Verarbeiten von Prozessen in Linux
• Grundlagen der Vernetzung in Linux
• Schreiben und Ausführen von Shell-Skripten

2. Python für Data Engineering

Lernziele

• Beginnen Sie mit grundlegenden Python-Programmierkonzepten
• Lernen Sie, integrierte Funktionen zu verwenden und benutzerdefinierte Funktionen zu erstellen
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit wichtigen Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy
• Verstehen Sie, wie Sie mit Python-Tools Visualisierungen erstellen

Behandelte Themen:

• Einführung in Python
• Arbeiten mit Code und Daten
• Grundlegende Programmierkonstrukte
• Zeichenfolgenbearbeitung
• Datenstrukturen in Python
• Techniken zur Ablaufsteuerung
• Definieren und Verwenden von Funktionen
• Module und Dateiverwaltung
• Verwenden von NumPy für numerische Berechnungen
• Datenbearbeitung mit Pandas
• Arbeiten mit regulären Ausdrücken
• Techniken zur Datenvisualisierung

3. Entwurf und Architektur relationaler Datenbanken

Lernziele:

• Verstehen, wie relationale Datenbanken strukturiert und entworfen sind
• Erkunden wichtiger Prinzipien und Techniken der Datenbankmodellierung
• Erlernen verschiedener Methoden der Datenbankmodellierung
• Vergleichen von lokalen Datenbanken mit cloudbasierten Lösungen

Behandelte Themen:

• Überblick über relationale Datenbanken
• Architektur eines relationalen Datenbanksystems
• Kernelemente relationaler Datenbanken
• Grundsätze der Datenbankstruktur und -gestaltung
• Ansätze zur Datenbankmodellierung
• SQL-Komponenten und -Funktionen
• Transaktions- und Parallelitätsmanagement
• Leistungsoptimierung mit Joins
• Strategien für Datensicherung und -wiederherstellung
• Lokale Datenbanklösungen im Vergleich zu Cloud-Lösungen

4.SQL für die Datenanalyse

Lernziele:

• Beherrschen Sie wichtige SQL-Befehle für Datenbankoperationen
• Lernen Sie, Daten mit SQL-Operatoren zu filtern und zu bearbeiten
• Anwenden von Aggregations- und Zusammenfassungsfunktionen für Erkenntnisse
• Verstehen, wie Daten aus mehreren Tabellen kombiniert werden
• Vertiefung in fortgeschrittene Techniken für eine effiziente Datenanalyse mit SQL

Behandelte Themen:

• Einführung in SQL und seine Bedeutung
• SQL-Verwaltungsbefehle
• SQL-Grundlagen
• Filtern von Datensätzen mit der WHERE-Klausel
• Verwenden von Aggregations- und Zusammenfassungsfunktionen
• Durchführen verschiedener Datenanalysen
• Verstehen von Tabellenbeziehungen
• Zusammenführen von Daten aus mehreren Tabellen
• Fortgeschrittene Techniken in der SQL-Analyse
• Durchführung effizienter und optimierter Analysen

5. MongoDB

Lernziele:

• Verstehen, wie Schemata für MongoDB entworfen und modelliert werden
• Erlernen der Konzepte der Replikation und Sharding für Skalierbarkeit
• Sammeln von Erfahrungen mit MongoDB in Cloud-Umgebungen

Behandelte Themen:

• Übersicht über MongoDB
• Kernkonzepte und Funktionen von MongoDB
• Durchführen von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete)
• Schema-Design und Datenmodellierung
• Fortgeschrittene MongoDB-Operationen
• Implementierung von Replikation und Sharding
• Best Practices für Administration und Sicherheit
• Integration von MongoDB in andere Anwendungen
• Bereitstellung und Verwaltung von MongoDB in der Cloud

6. Data Warehousing

Lernziele:

• Verstehen Sie verschiedene Implementierungsansätze und Speichertypen für Data Warehouses.
• Lernen Sie, wie Datenintegration im Kontext von Data Warehousing funktioniert.
• Erkunden Sie das gesamte Ökosystem, das ein Data Warehouse unterstützt

Behandelte Themen:

• Einführung in Data-Warehousing-Konzepte
• Implementierungsstrategien und Speichertypen
• Techniken zur Datenintegration
• Ansätze zur Data-Warehouse-Modellierung
• Entwerfen dimensionaler Modelle
• Verwalten historischer Daten in Warehouses
• Überblick über das Data-Warehouse-Ökosystem
• Rolle von Business Intelligence
• Anwendungsfälle aus der Praxis

7. Big-Data-Verarbeitung mit Hadoop

Lernziele:

• Grundlagen der verteilten Speicherung und Berechnung mit Hadoop verstehen
• Importieren strukturierter und unstrukturierter Daten mit Tools wie Sqoop und Flume lernen
• Datenverarbeitung mit MapReduce, Pig und Hive verstehen
• Praktische Erfahrungen mit der Ausführung von Big-Data-Workloads auf AWS EMR und S3 sammeln

Behandelte Themen:

• Einführung in Big Data und das Hadoop-Ökosystem
• Hadoop Distributed File System (HDFS) und YARN
• Datenverarbeitung mit MapReduce
• Importieren und Exportieren von Daten mit Sqoop und Flume
• Datenverarbeitung mit Pig und Hive
• Arbeiten mit NoSQL-Datenbanken und HBase
• Workflow-Management mit Apache Oozie
• Einführung in Apache Spark
• Bereitstellen und Verwalten von Hadoop auf AWS Elastic MapReduce (EMR)

8. Echtzeit-Big-Data-Streaming mit Spark

Lernziele

• Entwicklung von Spark-Anwendungen über interaktive Shell und Batch-Verarbeitung
• Einblick in das Ausführungsmodell und die Architektur von Spark
• Verständnis von Structured Streaming und dessen Funktionsweise
• Erkundung realer Anwendungen von Spark Streaming und Structured Streaming

Behandelte Themen

• Übersicht über die Spark-Laufzeitumgebung
• Erstellen von ETL-Pipelines mit Spark
• Arbeiten mit NLP, SparkSQL und DataFrames
• Grundlagen der Stream-Verarbeitung in Spark
• Verwalten von zustandsbehafteten Operationen in Spark Streaming
• Implementieren von Sliding-Window-Funktionen
• Erste Schritte mit Structured Streaming
• Einführung in Apache Kafka
• Integrieren von Kafka in Spark Streaming
• Integrieren von Kafka in Structured Streaming
• Verwenden von Spark Streaming mit Amazon Kinesis – Teil 1
• Verwenden von Spark Streaming mit Amazon Kinesis – Teil 2
• Erkunden zusätzlicher Spark Streaming-Integrationen

9. Apache Kafka

Lernziele:

• Erkunden Sie das Kafka-Ökosystem, seine Architektur, seine wichtigsten Komponenten und seinen Betrieb.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Schreiben von Kafka-Code.
• Lernen Sie, wie Sie Kafka in externe Systeme integrieren.
• Verstehen Sie Stream-Verarbeitungstechniken mit Kafka.

Behandelte Themen:

• Einführung: Warum Kafka verwenden?
• Erste Schritte mit Kafka
• Kafka als verteiltes Logging-System
• Sicherstellung von Zuverlässigkeit und hoher Leistung
• Einrichten von Kafka-Entwicklungsprojekten
• Erzeugen von Nachrichten für Kafka
• Verbrauchen von Kafka-Nachrichten
• Verbessern der Client-Zuverlässigkeit und -Leistung
• Einführung in Kafka Connect
• Übersicht über Kafka Streams
• Konzepte der zustandslosen Stream-Verarbeitung
• Techniken der zustandsbehafteten Stream-Verarbeitung
• Sichern von Kafka-Bereitstellungen
• Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle von Kafka

10. Big Data auf AWS

Lernziele:

• Fundierte Kenntnisse über AWS-Services für die Big-Data-Analyse erwerben
• Erfahren, wie Daten für die Analyse erfasst, katalogisiert und vorbereitet werden
• Methoden zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen auf AWS kennenlernen
• Erfahren Sie mehr über die erweiterten Machine-Learning-Funktionen von EMR

Behandelte Themen:

• Einführung in Big Data und AWS
• Techniken zur Datenerfassung, -organisation und -aufbereitung
• Strategien zur Speicherung großer Datensätze auf AWS
• Effektive Datenverarbeitung mit AWS-Tools
• Fortgeschrittene Konzepte für Big Data auf AWS

11. Datensicherheit

Lernziel

• Verstehen Sie wichtige Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsstandards
• Erwerben Sie Kenntnisse über verschiedene Arten und Quellen von Bedrohungen
• Lernen Sie praktische Strategien zur Sicherung von Big-Data-Systemen und zum Schutz der Privatsphäre der Benutzer

Behandelte Themen

• Einführung und Überblick
• Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsstandards
• Arten von Bedrohungen und ihre Ursachen
• Grundlegende Sicherheitsprinzipien
• Datenverwaltung und -verständnis
• Sicherung der Big-Data-Pipeline
• Schutz von Big-Data-Speicherlösungen
• Verwaltung des Endbenutzerzugriffs
• Nutzung von Big-Data-Analysen zur Abwehr von Bedrohungen
• Praktische Umsetzung von Big-Data-Sicherheit und Datenschutz

FAQ

Welche Schulungsformate sind für das Data Engineering Bootcamp verfügbar?

Derzeit ist das Data Engineer Bootcamp in einem selbstbestimmten On-Demand-Format verfügbar. So können die Lernenden flexibel in ihrem eigenen Tempo lernen, fundierte Kenntnisse erwerben und wichtige Fähigkeiten für den Erfolg in der dynamischen Welt des Data Engineering erwerben. Dieser selbstbestimmte Kurs gibt Ihnen die Freiheit, zu lernen, wann und wo es Ihnen passt. Sie können sich Zeit für anspruchsvolle Themen nehmen, Lektionen so oft wie nötig wiederholen und Videos anhalten oder wiederholen, um Ihr Verständnis zu vertiefen. Mit einem zweijährigen Zugang zu den Kursmaterialien erhalten Sie fortlaufende Unterstützung, um Konzepte aufzufrischen und Fragen jederzeit zu klären.

Benötige ich für dieses Bootcamp spezielle Software?

Nein, nichts Besonderes. Sie benötigen einen Laptop oder eine Workstation mit Internetverbindung und mindestens 8 GB RAM. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie einen Webbrowser wie Google Chrome, Microsoft Edge oder Firefox installiert haben.

Was ist ein Data Engineer?

Ein Data Engineer ist ein Fachmann, der Systeme entwirft und aufbaut, die zuverlässige, hochwertige Daten sammeln, verarbeiten und bereitstellen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, rohe, unstrukturierte Daten in saubere, strukturierte Formate umzuwandeln, die Data Scientists und Analysten effektiv für Erkenntnisse und Entscheidungen nutzen können.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Data Engineer zu werden?

Um eine erfolgreiche Karriere im Bereich Data Engineering zu starten, benötigen Sie solide Kenntnisse in den Bereichen Programmierung, Datenbankarchitektur und Cloud-Technologien. Außerdem ist es wichtig, sich mit Big-Data-Systemen, Datensicherheit und den Grundlagen des maschinellen Lernens auszukennen. Ein umfassender Data-Engineering-Kurs sollte Ihnen diese wesentlichen Fähigkeiten vermitteln.

Was sind die Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers?

Ein Data Engineer ist verantwortlich für:

• das Sammeln, Organisieren und Umwandeln von Rohdaten in strukturierte Formate, die für die Analyse geeignet sind.
• Aufbau und Wartung von Datenpipelines, die Daten effizient von Quellsystemen in Speicher- und Verarbeitungsebenen übertragen.
• Entwurf und Optimierung von Datenbankarchitekturen, sowohl relationaler als auch NoSQL-Architekturen.
• Erstellung von Tools und Methoden zur Datenvalidierung, -bereinigung und -qualitätssicherung, um die Datenintegrität sicherzustellen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten, um zugängliche, zuverlässige Datensätze für Analysen und maschinelles Lernen bereitzustellen.
• Implementierung skalierbarer Datenlösungen, die Business Intelligence und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Ein gut strukturierter Data-Engineering-Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten, um all diese Aufgaben souverän zu bewältigen.

Was sind die beliebtesten Daten-Frameworks, die Sie lernen werden?

In diesem Zertifizierungsprogramm für Data Engineers arbeiten Sie mit weit verbreiteten Frameworks wie Apache Kafka, Apache Spark und Hadoop. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Big-Data-Services auf AWS und lernen die Grundprinzipien des Data Warehousing kennen.

Was sind die größten Herausforderungen auf dem Weg zum Data Engineer?

Eine der größten Hürden für angehende Data Engineers ist der Aufbau einer soliden Grundlage in den Bereichen Programmierung, Cloud-Technologien und Datenbanksysteme – sowohl relational als auch NoSQL. Viele haben Schwierigkeiten mit der Tiefe und Breite des erforderlichen Wissens in diesen Bereichen. Aus diesem Grund sind strukturierte Zertifizierungsprogramme für Data Engineering sehr gefragt – sie helfen, diese Lücken zu schließen, indem sie umfassende Schulungen in allen wichtigen Bereichen anbieten.

Für wen ist dieses Data Engineer Bootcamp gedacht?

Dieses Bootcamp ist ideal für alle, die eine Karriere im Bereich Data Engineering starten oder wechseln möchten. Typische Teilnehmer sind:

• IT-Fachleute, die in traditionellen ETL-Prozessen arbeiten
• Datenbankadministratoren und -spezialisten
• Softwareentwickler und -ingenieure
• Business-Analysten, die sich einen technischen Vorsprung verschaffen möchten
• Datenfachleute, die sich auf Data Engineering spezialisieren möchten
• Fachleute aus dem Finanz- und Bankensektor, die mit großen Datenmengen umgehen
• Marketingfachleute mit Schwerpunkt auf datengesteuerten Strategien
• Studierende oder Absolventen, die eine Karriere im Bereich Data Engineering anstreben

Welche Karrieremöglichkeiten gibt es nach Abschluss des Data Engineer Bootcamps?

Nach erfolgreichem Abschluss dieses selbstbestimmten Data Engineer Bootcamps sind Sie bestens vorbereitet für folgende Aufgaben:

• Data Engineer – Entwerfen und verwalten Sie skalierbare Datenpipelines und -systeme.
• Datenarchitekt – Erstellen und pflegen Sie die Struktur und Strategie von Datenframeworks.
• Big-Data-Ingenieur – Verarbeiten Sie riesige Datensätze mit Technologien wie Hadoop und Spark.
• Datenbankentwickler – Entwickeln und optimieren Sie relationale und NoSQL-Datenbanksysteme.
• Datensicherheitsadministrator – Konzentrieren Sie sich auf den Schutz der Dateninfrastruktur und die Gewährleistung der Compliance.

Kann ich diesen Kurs neben meiner Vollzeitbeschäftigung absolvieren?

Ja, das ist möglich! Wir wissen, dass es schwierig sein kann, einen Vollzeitjob und eine Weiterbildung unter einen Hut zu bringen. Deshalb bieten wir unser Bootcamp in einem flexiblen Teilzeitformat an, das speziell für Berufstätige entwickelt wurde. Mit der Flex-Option können Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen, ohne Ihre aktuellen Verpflichtungen zu vernachlässigen.

Was passiert, wenn mir das Bootcamp zu anspruchsvoll ist und ich aussteigen muss?

Wenn Sie Schwierigkeiten mit dem Bootcamp haben, wenden Sie sich bitte an unser Support-Team. Wir helfen Ihnen gerne weiter und tun alles, um Sie durch schwierige Phasen zu begleiten und Sie mit Zuversicht voranzubringen. Denken Sie daran: Die Beherrschung von Entwicklungsfähigkeiten erfordert Zeit und Mühe. Zwar kann jeder das Programmieren lernen, doch sind Ausdauer und die Bereitschaft, sich weiterzuentwickeln, der Schlüssel zum Erfolg.