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CAS Data Engineering

Nachhaltige und hochverfügbare Daten-Infrastrukturen On-Prem oder in der Cloud planen, aufbauen und überwachen.

Eckdaten

Abschluss
CAS
ECTS-Punkte
15
Nächster Start
22. Januar 2022
Dauer
21 Kurstage
Unterrichtstage
Fr./Sa.
Unterrichtssprache
Deutsch, Grundkenntnisse in Englisch essenziell
Ort
Windisch
Preis
CHF 8’600

 

Jetzt anmelden! Nächste Durchführung: 22. Januar 2022 Der Lehrgang wird bei genügender Anmeldezahl auf jeden Fall durchgeführt (Präsenzunterricht oder Distance-Learning).

Unternehmen sammeln immer mehr Daten mit dem Ziel, darin betriebswirtschaftlich relevante Informationen zu finden. Dies ist im Normalfall die Aufgabe von Data Scientists, deren Rolle in den Medien aktuell viel Aufmerksamkeit geschenkt wird. Bedauerlicherweise erhält die Rolle des Data Engineers vergleichsweise wenig Ruhm und Beachtung, obwohl diese für den produktiven Betrieb und Anwendung von Data Science mindestens so wichtig ist. Der Verantwortungsbereich von Data Engineers ist sehr breit. Zusammengefasst sind Data Engineers für die Planung, den Auf- und Ausbau, den Betrieb und die Überwachung einer On-Prem oder Cloud-basierten Daten-Infrastruktur verantwortlich.

Data Engineers können hochverfügbare Daten-Infrastrukturen planen, umsetzen und überwachen. Datenvisualisierungen in Dashboards helfen dabei, den Betrieb und die Daten zu überwachen. Data Engineers sorgen dafür, dass Daten über Datenpipelines zusammengeführt und in einer dafür geeigneten Datenbank, einem Data Warehouse oder einem Data Lake abgespeichert werden. Sie berücksichtigen dabei auch Data Governance Aspekte. Data Engineers behalten auch bei der Verarbeitung von grossen Datenmengen den Überblick und setzen anhand des vorliegenden Anwendungsfalls und bestehender Infrastruktur die geeignete Art der Datenprozessierung und das passendste Framework ein. Data Engineers sind auch mit den für eine Daten-Infrastruktur wichtigsten Cloud-Services vertraut und können diese einbinden. 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. Zudem können sie Programmcode modular strukturieren, testen und auch als Service zur Verfügung stellen.

Modulübersicht

Studium

Durchführungsort

Hochschule für Technik FHNW, Brugg-Windisch

Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Hochschule für Technik Klosterzelgstrasse 2 5210 Windisch
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