Cloud-Datenmanagement für KI: Lakes & Warehouses
Baue eine belastbare Datenbasis für KI: vom Rohdaten-Import bis zu kuratierten, sicheren Trainingsdaten in der Cloud.
Die wichtigsten Themen
Lakehouse-Architekturen bewerten
Ingestion bis Curated planen
ELT, ETL und CDC einordnen
Datenqualität und Governance sichern
Performance und Kosten optimieren
Trainingsdaten reproduzierbar liefern
Überblick In diesem Seminar lernst du, wie Cloud-Datenplattformen aufgebaut werden, damit KI- und Analytics-Use-Cases zuverlässig funktionieren. Im Mittelpunkt stehen tragfähige Architekturentscheidungen für Data Lake, Data...
In diesem Seminar lernst du, wie Cloud-Datenplattformen aufgebaut werden, damit KI- und Analytics-Use-Cases zuverlässig funktionieren. Im Mittelpunkt stehen tragfähige Architekturentscheidungen für Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse, für Ingestion, Modellierung, Governance, Sicherheit und Kostensteuerung.
Anhand konkreter Muster entwickelst du eine Datenpipeline von der Landing Zone bis zu kuratierten, versionierbaren Trainingsdaten. Dabei geht es nicht nur um technische Ablageorte, sondern um nachvollziehbare Datenpfade, belastbare Qualitätsregeln, DSGVO-konforme Verarbeitung und eine Struktur, die BI-Teams, Data Engineers und ML Engineers gemeinsam nutzen. Für anschließende operative Umsetzung passt das Seminar Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz; für verbindliche Schnittstellen zwischen Datenproduktion und ML ist Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML eine sinnvolle Vertiefung.
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 schneller zu nutzbaren Features, Reports und KI-Modellen bringt.
Die Themen Data Lake, Warehouse und Lakehouse · Batch- und Streaming-Pipelines · Compute- und Storage-Entkopplung · Architektur-Patterns und Anti-Patterns · Landing Zone, Raw und Curated · ELT, ETL und Kostenwirkungen...
Architektur für KI- und Analytics-Datenplattformen
- Data Lake, Warehouse und Lakehouse
- Batch- und Streaming-Pipelines
- Compute- und Storage-Entkopplung
- Architektur-Patterns und Anti-Patterns
Datenaufnahme und Integration
- Landing Zone, Raw und Curated
- ELT, ETL und Kostenwirkungen
- CDC und inkrementelle Loads
- Semi-strukturierte Daten wie JSON
Modellierung für Analytics und KI
- Star Schema und Data Vault
- Feature-taugliche Aggregationen
- Zeitbezug und Leakage-Vermeidung
- Dimensionen und SCD-Konzepte
- Semantische Schicht für Kennzahlen
Datenqualität, Governance und Sicherheit
- Vollständigkeit, Plausibilität und Drift
- Data Catalog und Lineage
- Ownership und Verantwortungsmodelle
- IAM und Rollenmodelle
- Row- und Column-Level Security
- Pseudonymisierung und Löschkonzepte
Formate, Tabellen und Performance
- Parquet, ORC und JSON
- Partitionierung und Clustering
- Dateigrößen und Abfrageverhalten
- Delta, Apache Iceberg und Hudi
- ACID-Tabellen im Data Lake
- Kostenkontrolle bei Cloud-Abfragen
Bereitstellung für KI-Workloads
- Reproduzierbare Trainingsdaten-Sets
- Feature-Store-Grundlagen
- Offline- und Online-Serving
- Schema-Änderungen und SLAs
- Monitoring von Datendrift
Zielgruppe
- Data Engineers und Analytics Engineers
- Data Architects und Cloud Architects
- BI-Verantwortliche und Data Product Owner
- ML Engineers und AI Engineers mit Datenverantwortung
Das lernst du
- Fundierte Einordnung von Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse nach Workload, Datenbedarf und Governance-Anforderungen
- Eigenständiger Entwurf einer Cloud-Datenpipeline von Ingestion bis Curated Layer inklusive inkrementeller Verarbeitung
- Sichere Bewertung von ELT, ETL, CDC und semi-strukturierten Daten für KI-Workloads im Data Warehousing
- Belastbare Grundlagen für Data Quality, Security, Lineage und DSGVO-konforme Datenhaltung
- Optimierung von Datenformaten, Partitionierung und Tabellenkonzepten für Performance und Cloud-Kosten
- Reproduzierbare Bereitstellung kuratierter Trainingsdaten für Analytics, Reporting und KI-Modelle
So arbeiten wir
- Kurze Inputs mit Architektur- und Entscheidungsleitfäden
- Übungen an Beispiel-Pipelines und Datenmodellen
- Review typischer Fehlerbilder und Verbesserungsmaßnahmen
- Transfer auf eigene Plattformen mit Checklisten und Templates
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Datenbanken und SQL
- Erste Erfahrung mit Cloud-Services oder Analytics-Projekten
- Hilfreiche Grundlage: Data Mining Einführungskurs
Dein Fahrplan
Einordnung von Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse für Analytics- und KI-Szenarien. Bewertung von Batch- und Streaming-Pipelines, Compute- und Storage-Entkopplung sowie typischen Anti-Patterns und Kostenfallen.
Aufbau einer Datenstrecke mit Landing Zone, Raw Layer und Curated Layer. Vergleich von ETL und ELT, Grundlagen inkrementeller Verarbeitung und CDC sowie Umgang mit semi-strukturierten Daten wie JSON und Logs.
Modellierung für konsistente Analytics- und KI-Daten: Star Schema, Data Vault, Historisierung, Slowly Changing Dimensions, Zeitbezug, Leakage-Vermeidung und semantische Schicht für belastbare Kennzahlen.
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 erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Cloud-Datenmanagement für KI: Lakes & Warehouses
Ist die Cloud-Datenmanagement Schulung herstellerneutral?
Ja. Das Seminar behandelt Konzepte, Architektur-Muster und Entscheidungsregeln, die sich auf gängige Cloud-Plattformen übertragen lassen. Einzelne Technologien dienen der Einordnung, nicht als Bindung an einen Anbieter.
Welche Vorkenntnisse sind für das Seminar sinnvoll?
Ein Grundverständnis von Datenbanken, SQL und Analytics-Projekten hilft beim Einstieg. Wer Datenanalyse-Grundlagen auffrischen möchte, findet im Data Mining Einführungskurs eine passende Vorbereitung.
Geht es auch um KI-Workloads im Data Warehousing?
Ja. Du lernst, wie Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen so zusammenspielen, dass Reporting, Analytics und KI-Workloads auf einer konsistenten Datenbasis aufsetzen.
Werden Feature Stores und Trainingsdaten behandelt?
Ja. Das Seminar behandelt reproduzierbare Trainingsdaten-Sets, Grundlagen von Feature Stores sowie Offline- und Online-Datenpfade für Inferenz-Szenarien.
Ist das Seminar eher BI oder Machine Learning?
Der Schwerpunkt liegt auf Cloud-Datenmanagement als verbindender Grundlage. Dadurch werden sowohl BI- und Analytics-Anforderungen als auch Machine-Learning- und KI-Anforderungen berücksichtigt.
Welche Rolle spielen NoSQL-Datenmodelle für KI?
NoSQL wird im Seminar im Kontext semi-strukturierter Daten und skalierbarer Datenmodelle eingeordnet. Für eine tiefere Vertiefung passt das Training NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren.
Gibt es eine passende Vertiefung für AWS und Machine Learning?
Für konkrete ML-Umsetzung auf AWS ist Practical Data Science mit Amazon SageMaker eine sinnvolle Anschluss-Schulung nach den Grundlagen des Cloud-Datenmanagements.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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