Data Engineer

Eine der zentralen Herausforderungen im Kontext von „Big Data“ ist die Strukturierung und Aufbereitung vorhandener Daten. Durch die Digitalisierung sind in den letzten Jahren in sämtlichen Branchen riesige Datensilos entstanden. Doch oftmals fehlt es an der Qualität der Daten, um diese gewinnbringend zu nutzen. Häufig werden Daten unvollständig und von unterschiedlichen Stellen im Unternehmen erhoben. Die klassische Datenanalyse liefert deshalb wenig brauchbare Ergebnisse.

In unserem Zertifikatsstudium zum Data Engineer lernen Sie, komplexe Datenmengen zu harmonisieren und zu strukturieren, um eine fundierte Basis für die Datenanalyse zu schaffen. Ferner erlernen Sie die richtigen Techniken, die speziell zur Erkennung und zum Ausnutzen von Mustern in großen Datenbeständen verwendet werden können.

Ihr Nutzen

Unser Zertifikatsstudium versetzt Sie in die Lage,

• mithilfe relationaler Datenbanken wie MySQL Daten zu modellieren und zu bereinigen
• Unternehmensdaten zu harmonisieren und systematisch auswertbar aufzubereiten
• Datenbedarfe für gewünschte Applikationen zu erkennen und Erfordernisse an die Charakteristik der Daten gegenüber Dritten oder Fachvorgesetzten zu kommunizieren
• Bedarfe in der Datenbeschaffung und -bereinigung dem jeweils zuständigen „Data Owner“ gezielt und verständlich darstellen
• systematisch Ansatzpunkte für die Verbesserung des unternehmensinternen Informationsmanagements aufzudecken
• die Basis für unternehmenseigene Datenanalyse-Applikationen zu schaffen und zu implementieren
• die Programmiersprache Python für die Datenanalyse einzusetzen

Inhalte

Das Zertifikatsstudium besteht aus zwei Modulen.

• Bei punktuellem Interesse können die Module auch einzeln gebucht werden
• Nach dem Besuch beider Module und das erfolgreiche Bestehen der Prüfungsleistungen erhalten Sie das Hochschulzertifikat „Certificate of Advanced Studies“ (CAS)

Zielgruppe

Das Zertifikatsstudium eignet sich für Fach- und Führungskräfte sämtlicher Branchen, die sich mit der Strukturierung und Harmonisierung von unterschiedlichsten Datenquellen beschäftigen, um durch das Heben bislang unerschlossener Informationen einen wirtschaftlichen Mehrwert zu erzielen.