Cloud-Datenmanagement für KI: Lakes & Warehouses
KI für Big Data Architekturen & Technologien

Cloud-Datenmanagement für KI: Lakes & Warehouses

Baue eine belastbare Datenbasis für KI: vom Rohdaten-Import bis zu kuratierten, sicheren Trainingsdaten in der Cloud.

2 Tage
Advanced

Die wichtigsten Themen

Lake vs. Warehouse sicher wählen

Ingestion: Landing bis Curated

ELT/ETL und inkrementelle Loads

Modellierung für KI und Analytics

Data Quality Checks sinnvoll bauen

IAM und Zugriff sauber steuern

Überblick
In diesem Seminar lernst du, wie du Cloud-Datenplattformen so aufbaust, dass KI- und Analytics-Use-Cases zuverlässig funktionieren. Du verstehst die Unterschiede zwischen Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse und triffst fundierte Architekturentscheidungen für Ingestion, Modellierung, Governance und Kosten. Anhand praxisnaher Muster entwickelst du eine Datenpipeline von der Landing Zone bis zu kuratierten, versionierbaren Trainingsdaten. Du arbeitest mit Best Practices zu Datenqualität, Security und DSGVO und lernst, wie Formate, Partitionierung und ACID-Tabellen im Lake Performance und Budget beeinflussen. Ziel ist eine belastbare Datenbasis, die Teams schnell zu nutzbaren Features, Reports und KI-Modellen bringt.
Wer hier richtig ist
  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • Data Architects und Cloud Architects
  • BI-Verantwortliche und Data Product Owner
  • ML Engineers und AI Engineers mit Datenverantwortung
  • Für alle, die Data Lakes und Data Warehouses als Grundlage für KI in der Cloud aufbauen oder verbessern wollen.
Das lernst du
  • Du kannst Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse anhand von Workloads und Anforderungen einordnen und entscheiden.
  • Du entwirfst eine Cloud-Datenpipeline von Ingestion bis Curated inklusive inkrementeller Verarbeitung.
  • Du setzt Grundlagen für Governance, Security und DSGVO-konforme Datenhaltung um.
  • Du optimierst Datenformate, Partitionierung und Tabellenkonzepte für Performance und Kosten.
Die Themen KI braucht Daten: Architektur-Entscheidungen Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse: Abgrenzung und Einsatz · Batch vs. Streaming: wann welche Pipeline sinnvoll ist · Compute- und Storage-Entkopplung in der Cloud...
  • KI braucht Daten: Architektur-Entscheidungen
    • Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse: Abgrenzung und Einsatz
    • Batch vs. Streaming: wann welche Pipeline sinnvoll ist
    • Compute- und Storage-Entkopplung in der Cloud
    • Typische Anti-Patterns, die KI-Projekte ausbremsen
  • Datenaufnahme und -integration
    • Ingestion-Muster: Landing Zone, Raw, Curated
    • ELT vs. ETL und Auswirkungen auf Qualität und Kosten
    • CDC-Grundlagen und inkrementelle Loads
    • Umgang mit semi-strukturierten Daten (JSON, Logs)
  • Datenmodellierung für Analytics und KI
    • Star Schema, Data Vault: wann es sich lohnt
    • Feature-taugliche Daten: Aggregationen, Zeitbezug, Leakage
    • Dimensionen, Slowly Changing Dimensions (SCD)
    • Semantische Schicht und Self-Service-Analytics
  • Datenqualität, Governance und Sicherheit
    • Data Quality Checks: Vollständigkeit, Plausibilität, Drift
    • Data Catalog, Lineage und Ownership
    • IAM, Rollenmodelle, Row- und Column-Level Security
    • DSGVO-Praxis: Pseudonymisierung, Aufbewahrung, Löschung
  • Formate, Tabellen und Performance
    • Parquet, ORC, JSON: Auswirkungen auf Kosten und Laufzeit
    • Partitionierung, Clustering und Dateigrößen
    • ACID-Tabellen im Lake (z. B. Delta/Apache Iceberg/Hudi)
    • Abfrage-Optimierung und Kostenkontrolle
  • Bereitstellung für KI-Workloads
    • Trainingsdaten-Sets reproduzierbar bereitstellen
    • Feature Store Grundlagen und wann er sinnvoll ist
    • Offline/Online-Serving: Datenpfade für Inferenz
    • Monitoring: Datendrift, Schema-Änderungen, SLAs
So arbeiten wir
  • Kurze Inputs mit Architektur- und Entscheidungsleitfäden
  • Praxisnahe Übungen an Beispiel-Pipelines und Datenmodellen
  • Review typischer Fehlerbilder und Verbesserungsmaßnahmen
  • Transfer in deine eigene Plattform über Checklisten und Templates
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Datenbanken und SQL ist hilfreich.
  • Erste Berührungspunkte mit Cloud-Services oder Analytics-Projekten sind von Vorteil.
Dein Fahrplan
Einordnung von Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse; Batch vs. Streaming; Compute/Storage-Entkopplung; typische Anti-Patterns und Kostenfallen.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Cloud-Datenmanagement für KI: Lakes & Warehouses

Ist das Seminar herstellerneutral oder an einen Cloud-Anbieter gebunden?
Es ist herstellerneutral. Du lernst Konzepte, Muster und Entscheidungsregeln, die sich auf gängige Cloud-Plattformen übertragen lassen.
Brauche ich ein eigenes Notebook oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Du brauchst keine Notebooks oder Lizenzen mitzubringen.
Geht es auch um KI-spezifische Anforderungen wie Feature Stores?
Ja. Du lernst, wie Trainingsdaten reproduzierbar bereitgestellt werden und wann ein Feature Store sinnvoll ist, inklusive Offline/Online-Datenpfaden.
Ist der Kurs eher BI oder eher Machine Learning?
Beides. Der Schwerpunkt liegt auf Datenmanagement in der Cloud, das Reporting, Analytics und KI gemeinsam zuverlässig unterstützt.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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