Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz
KI-Entwicklung & Programmierung

Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz

Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.

3 Tage
Advanced

Die wichtigsten Themen

KI-Pipeline-Architektur aufbauen

Datenverträge und Schema Evolution

Backfills und Reprocessing planen

Data Quality und Lineage etablieren

Orchestrierung mit SLAs betreiben

Feature Serving ohne Leakage

Überblick
In diesem Aufbau-Seminar entwickelst Du Data-Engineering-Pipelines, die KI-Systeme zuverlässig mit frischen, geprüften und nachvollziehbaren Daten versorgen. Du lernst, wie Du Ingestion, Transformation, Orchestrierung und Feature Serving so designst, dass Training und Inferenz konsistent bleiben und sich Änderungen kontrolliert ausrollen lassen. Statt Tool-Hopping geht es um belastbare Patterns: Datenverträge, Schema Evolution, inkrementelle Verarbeitung, Observability, Lineage und Governance. Du arbeitest an einer durchgängigen Referenz-Pipeline inklusive Qualitätschecks, Backfills, SLAs und Monitoring für Freshness und Drift-Signale. Ergebnis: Du kannst KI-Datenpipelines planen, umsetzen und betreiben, ohne dass Datenlecks, stille Datenfehler oder Kostenexplosionen Deine Modelle ausbremsen.
Wer hier richtig ist
  • Data Engineers mit erster Pipeline-Erfahrung
  • Analytics Engineers, die KI-Use-Cases bedienen
  • ML Engineers, die Datenflüsse produktiv machen
  • Plattform- und Cloud Engineers im Datenumfeld
  • Alle, die KI-Systeme mit verlässlichen Datenpipelines versorgen wollen
Das lernst du
  • Du kannst eine KI-taugliche Datenpipeline-Architektur entwerfen und begründen.
  • Du setzt Datenverträge, Qualitätschecks und Lineage so ein, dass Änderungen kontrollierbar werden.
  • Du planst Betriebskonzepte mit SLAs, Observability, Backfills und Reprocessing.
  • Du implementierst Feature-Patterns für konsistentes Training und Inferenz.
Die Themen Architektur für KI-Datenpipelines Batch vs. Streaming und typische KI-Workloads · Lakehouse, Data Warehouse, Feature Store: Abgrenzung · Schichtenmodell: Raw, Clean, Curated, Serving...
  • Architektur für KI-Datenpipelines
    • Batch vs. Streaming und typische KI-Workloads
    • Lakehouse, Data Warehouse, Feature Store: Abgrenzung
    • Schichtenmodell: Raw, Clean, Curated, Serving
    • Schnittstellen zu Training und Inferenz
  • Ingestion und Datenverträge
    • Quellen anbinden: APIs, Events, Dateien, Datenbanken
    • Schema Evolution und Contract Testing
    • Idempotenz, Reprocessing, Backfills
    • PII-Handling und Zugriffskonzepte
  • Transformationen, Qualität und Lineage
    • ELT/ETL-Patterns und inkrementelle Modelle
    • Data Quality Checks und Anomalie-Erkennung
    • Lineage und Impact Analysis für Änderungen
    • Dokumentation und Datenkatalog-Grundlagen
  • Orchestrierung und zuverlässiger Betrieb
    • DAG-Design, Abhängigkeiten, SLAs und Retries
    • Scheduling, Event-driven Trigger, Sensoren
    • Observability: Logs, Metriken, Traces
    • Runbooks und Incident-Playbooks
  • Feature Engineering als Produkt
    • Offline/Online Features und Konsistenz
    • Point-in-time Correctness und Leakage vermeiden
    • Feature Versioning und Wiederverwendbarkeit
    • Serving Patterns für Low Latency
  • Governance, Sicherheit und Kosten
    • Rollen, Policies, Secrets und Audit Trails
    • Retention, Löschkonzepte und Datenminimierung
    • Kostenhebel: Storage, Compute, Egress
    • FinOps-Prinzipien für Datenplattformen
  • Produktionsreife KI-Datenflüsse
    • Drift-Signale: Daten, Features, Labels
    • Monitoring für Datenqualität und Freshness
    • Reproduzierbarkeit: Snapshots und Time Travel
    • Übergabe an MLOps: Artefakte und Schnittstellen
So arbeiten wir
  • Kurze Theorie-Inputs mit Architektur- und Failure-Patterns
  • Geführte Praxisübungen an einer durchgängigen Referenz-Pipeline
  • Review von Designentscheidungen, Checklisten und Runbooks
  • Transferaufgaben für Deine eigene Plattform
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Datenpipelines (z. B. ETL/ELT, Batch oder Streaming).
  • Basiswissen zu SQL und Datenmodellierung ist hilfreich.
Dein Fahrplan
Anforderungen aus Training und Inferenz, Batch vs. Streaming, Schichtenmodell und Schnittstellen. Einordnung von Lakehouse, Data Warehouse und Feature Store.
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 Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz

Ist das ein Tool-Training für ein bestimmtes Produkt?
Nein. Du lernst übertragbare Architektur- und Betriebs-Patterns für KI-Datenpipelines. Beispiele und Übungen sind so gewählt, dass Du sie auf Deine Plattform übertragen kannst.
Brauche ich ein eigenes Notebook oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden Dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Du musst keine Notebooks oder Lizenzen mitbringen.
Geht es auch um Feature Stores?
Ja. Du lernst, wann ein Feature Store sinnvoll ist, wie Offline/Online-Konsistenz erreicht wird und wie Versionierung sowie Serving-Patterns umgesetzt werden.
Ist der Kurs eher für Batch oder Streaming?
Beides. Du lernst Entscheidungsregeln und Designmuster, um Batch- und Streaming-Anforderungen für KI-Workloads sinnvoll zu kombinieren.
Welche Ergebnisse nehme ich mit in den Arbeitsalltag?
Du nimmst eine Referenz-Architektur, Checklisten für Datenverträge und Qualität, sowie konkrete Betriebsbausteine wie SLA-Definitionen, Runbook-Strukturen und Backfill-Strategien mit.

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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