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    Weiterbildungen

    CAS Data Engineering, Hochschule für Informatik FHNW

    Hochschule für Informatik


    Du möchtest Daten-Infrastrukturen aufbauen, die skalierbar, zuverlässig und zukunftsfähig sind? Im CAS Data Engineering lernst du, wie du Daten effizient verarbeitest, speicherst und für Data-Science-Anwendungen nutzbar machst – On-Prem oder in der Cloud.

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    Steckbrief

    Abschluss
    CAS
    ECTS-Punkte
    15
    Nächster Start
    12.9.2026
    Dauer
    23 Kurstage
    Durchführungssprache
    Deutsch, Grundkenntnisse in Englisch essenziell
    Durchführungsort
    FHNW Campus Brugg-Windisch
    Preis
    CHF 7’800
    Dokumente
    • Factsheet CAS Data Engineering.pdf
    • Terminplan CAS Data Engineering HS26.pdf
    • Fachvertiefungsmodule HS26.pdf
    • Teilnahmebedingungen-WB.pdf
    • Weiterbildungsordnung_WB.pdf
    • Programmreglement_WB_DS:DE.pdf

    Ziele und Nutzen

    Daten sind der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen sammeln daher immer mehr Informationen, um sich gut auf dem Markt zu positionieren. Dies kann auf zwei verschiedenen Ebenen geschehen: Während Data Scientists sich darum kümmern diese Daten zu sammeln, übernimmst du als Data Engineer ein sehr breites Spektrum an Aufgaben: Du kümmerst dich um den gesamten Prozess. Von der Planung der Daten-Infrastruktur, deren Auf- und Ausbau bis zum Betrieb und dessen Überwachung. Dabei arbeitest du sowohl mit On-Prem als auch Cloud-basierten Lösungen.

    Deine Daten-Infrastrukturen sind hochverfügbar. Deine Datenvisualisierungen in Dashbords helfen dabei, den Betrieb und dessen Daten im Blick zu behalten. Als Data Engineer sorgst du dafür, Informationen in Datenpipelines zusammenzuführen und an geeigneter Stelle speicherst. Dabei lernst du den Unterschied zwischen einer Datenbank, einem Data Warehouse oder einem Data Lake kennen. Du berücksichtigst auch Data Governance Aspekte.

    Data Engineers wissen, wie man grosse Datenmengen effizient verarbeitet. Du wählst je nach Aufgabe und vorhandener Technik das passende Verfahren und Werkzeug, um Daten zuverlässig und schnell zu verarbeiten. Hierfür bieten sich Cloud-basierte Lösungen an. Der CAS Data Engineering macht dich mit ihnen vertraut, so dass du sie gezielt einbinden kannst.

    Dank dem Grundverständnis von Machine Learning sind Data Engineers in der Lage, Machine Learning Modelle in der Produktion zu betreiben und zu überwachen, um frühzeitig Verschlechterungen in der Vorhersage-Qualität zu erkennen.

    Zielpublikum

    Du bist eine Fachperson aus der IT oder möchtest für IT-Infrastrukturen, die zukünftige Planung, Umsetzung und den produktiven Betrieb von Daten-Infrastrukturen zuständig sein.

    Inhalt und Aufbau

    Das CAS Data Engineering gliedert sich in 9 Module, mit Schwerpunkten von Architektur, Big Data, Datenspeicherung bis hin zum Software-Engineering. Hier siehst du einen Überblick über die jeweiligen Module.

    Architektur und Infrastruktur
    Big Data
    Cloud
    Containerisierung
    Data Science Basics
    Datenbanken und Data Warehouse
    Data Wrangling
    Machine Learning in Production
    Software Engineering in Python
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    Data Science langfristig erfolgreich operationalisieren

    Weiterführende Infos zum Thema findest du in diesem Artikel von Michael Henninger, unserem Leiter für Data Science Weiterbildungen

    Dozierende

    Der Grossteil der Dozierenden dieses Weiterbildungsprogramms kommen aus der Privatwirtschaft; die restlichen aus der angewandten Forschung. Das hat den grossen Vorteil, dass die Dozierenden nicht einfach nur den Inhalt aus Lehrbüchern vermitteln. Wegen ihrer langjährigen Erfahrungen können sie dir erklären, welche Konzepte und Technologien sich in verschiedenen Anwendungsfällen der Praxis bewährt haben.

    Voraussetzungen und Zulassung

    Die Aufnahmebedingungen umfassen:

    • Du bist bereits in der Informatik tätig oder hast persönliches Interesse und Affinität für IT-Infrastrukturen. Zudem kannst du eine Programmiersprache anwenden. Python-Kenntnisse sind empfohlen.
    • Abschluss einer Fachhochschule, Universität, technischen Hochschule oder eine Berufsausbildung mit Praxiserfahrung. Studierende, die über keinen Hochschulabschluss verfügen, können (sur Dossier) zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.

    Organisatorisches

    Zeitaufwand
    Arbeitsmittel

    Entdecke unsere Weiterbildungsangebote im Bereich Data Science

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    Patrizia Hostettler

    Patrizia Hostettler

    Sekretariat Weiterbildung
    Telefon
    +41 56 202 72 18
    E-Mail
    patrizia.hostettler@fhnw.ch
    Michael Henninger

    Prof. Michael Henninger

    Leiter Zentrum Weiterbildung
    Telefon
    +41 56 202 87 61
    E-Mail
    michael.henninger@fhnw.ch

    Info-Anlässe

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    Data Engineering
    Herbstsemester 2026

    Datum
    12.9.2026–5.2.2027
    Dauer
    23 Kurstage
    Anmeldestart
    23.2.2026
    Anmeldeschluss
    11.9.2026
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