Umfassendes Data-Engineering-Curriculum, das die gesamte Datenproduktionskette abdeckt. Von der Umgebungseinrichtung mit Docker und GCP bis zur Pipeline-Orchestrierung mit Airflow und dbt, über die Data-Warehouse-Erstellung mit BigQuery und PostgreSQL. Lerne den Umgang mit Datenstreaming via PySpark, Pub/Sub und Apache Beam sowie das Deployment in Produktion mit Kubernetes und Terraform. Meistere Best Practices für CI/CD, Monitoring und moderne Datenarchitekturen.
Entwicklungsumgebungen: Linux, Git, GitHub, VS Code, fortgeschrittenes Python
CI/CD und Codequalität: Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions
Containerisierung mit Docker und Docker Compose
APIs mit FastAPI: Design, Deployment, Dokumentation
Data Lake: Ingestion, Speicherung, Rohdatenorganisation
Data Warehouse mit BigQuery: Schemas, Partitionierung, Optimierung
PostgreSQL: Einrichtung, Administration, Vergleich mit verwalteten Lösungen
Dateningestion mit Fivetran und Airbyte
Transformation mit dbt: Models, Tests, Dokumentation, Modularität
Orchestrierung mit Apache Airflow: DAGs, Scheduling, Monitoring
Big Data mit PySpark: Transformationen im großen Maßstab
Datenstreaming: Google Pub/Sub, Apache Beam, Dataflow
Kubernetes: Container-Deployment, Skalierung, Produktionscluster
Infrastructure as Code mit Terraform
Fortgeschrittene Datenbanken: GraphDB, Document DBs, Wide Column DBs
Logging, Monitoring und Pipeline-Observability
Die wichtigsten Konzepte, um diese Technologie zu verstehen und deine Interviews zu bestehen
Linux und Shell: Wesentliche Befehle, Bash-Scripting, Berechtigungen, Cron Jobs
Git und GitHub: Branching, Merge, Rebase, Pull Requests, CI/CD Workflows
Fortgeschrittenes Python: OOP, Decorators, Generators, Context Managers, Typing, async/await
CI/CD: Linting (Ruff, Pylint), Packaging (Poetry), Tests, GitHub Actions, Pipelines
Docker: Dockerfile, Images, Container, Volumes, Networks, Multi-Stage Builds
Docker Compose: Multi-Container-Services, Abhängigkeiten, Healthchecks, lokale Orchestrierung
FastAPI: Routen, Pydantic-Modelle, Dependencies, Middleware, Deployment
Fortgeschrittenes SQL: Window Functions, CTEs, analytische Abfragen, Optimierung, Indexierung
BigQuery: Serverless-Architektur, Partitionierung, Clustering, Kosten, UDFs, Federated Queries
PostgreSQL: Konfiguration, Replikation, Indexierung (B-Tree, GIN, GiST), VACUUM, EXPLAIN ANALYZE
Datenmodellierung: Sternschema, Fakten-/Dimensionstabellen, Normalisierung, SCD, Data Vault
ELT vs ETL vs ETLT: Muster, Trade-offs, Architekturentscheidungen
Fivetran und Airbyte: Connectors, Sync-Modi, CDC, Schemaevolution
dbt: Models, Sources, Refs, Tests, Snapshots, Incremental Models, Jinja Macros
Apache Airflow: DAGs, Operators, Sensors, XCom, Connections, Pools, Task-Abhängigkeiten
PySpark: RDD vs DataFrame, Transformationen, Actions, Partitionierung, Broadcast Variables
Streaming: Pub/Sub (Topics, Subscriptions), Apache Beam (PCollections, Transforms, Windowing), Dataflow
Kubernetes: Pods, Deployments, Services, Ingress, ConfigMaps, Secrets, Helm, Scaling
Terraform: Providers, Resources, State, Modules, Plan/Apply, Infrastructure as Code
IAM und Sicherheit: Least-Privilege-Prinzipien, Service Accounts, GCP-Rollen
NoSQL-Datenbanken: GraphDB (Neo4j), Document DBs (MongoDB, Firestore), Wide Column (Cassandra, Bigtable)
Datenarchitektur: Data Lake vs Data Warehouse vs Data Lakehouse, Data Mesh, Data Contracts
Monitoring und Observability: Logging, Metriken, Alerting, SLA/SLO/SLI, Data Quality Checks
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