Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
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,...
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
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.
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
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.
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- Termine nach euren Bedürfnissen
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Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
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- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz
Ist das ein Tool-Training für ein bestimmtes Produkt?
Brauche ich ein eigenes Notebook oder Lizenzen?
Geht es auch um Feature Stores?
Ist der Kurs eher für Batch oder Streaming?
Welche Ergebnisse nehme ich mit in den Arbeitsalltag?
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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