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Abschlussart: Zertifikat „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer”
Zertifikat „Relationale Datenbanke – SQL“
Zertifikat „Data Engineer“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 12 Wochen
Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
Relationale Datenbanken mit SQL
Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Überblick über Datenbanksysteme und -modelle
Redundante Daten und Datenintegrität
Normalisierung
Datenbankentwurf und Entity-Relationship-Modell (ERM)
Primär- und Fremdschlüssel
Beziehungen zwischen Relationen
Datentypen in SQL
Indizes und Performance
Einschränkungen und Validierung
Abfragen in SQL
Strukturierte Daten als Grundlage für KI-gestützte Analyseverfahren
Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Überblick über SQL Server und SSMS
Physisches Datenbankdesign
Erstellen von Tabellen und Definieren von Datentypen
Einschränkungen, Standardwerte und Beziehungen
Datenbankdiagramme (ERM) und Beziehungen
Backup und Restore
Einführung in Performanceüberwachung
Überblick über KI-unterstützte Abfrageoptimierung und Queryanalyse
Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language) (ca. 8 Tage)
SQL-Grundlagen und erweiterte Syntax
Operatoren und integrierte Funktionen
Abfragen und Manipulation von Daten
Fehlerbehandlung und Transaktionsmanagement
Erstellung und Verwaltung von Datenbankobjekten
Grundlagen der Performanceoptimierung
Arbeiten mit modernen Datentypen
Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für KI- und Analyseanwendungen
DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Benutzerverwaltung und Berechtigungen
Rollen und Sicherheitskonzepte
Auditing
Einführung in Row Level Security
Datensicherheit im Kontext von KI-gestützten Auswertungen
Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Datenimport und -export
Moderne Datentypen
Import, Transformation und Bereitstellung von Daten für Analyseprozesse
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Data Engineer
Grundlagen Data Engineering und Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Aufgaben und Anwendungsfelder im Data Engineering
Grundlagen moderner Datenarchitekturen und Datenplattformen
Grundlagen und Vergleich cloudbasierter Datenarchitekturen
OLTP und OLAP
Verarbeitung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten
Anforderungsmanagement und Datenmodellierung (ca. 1 Tag)
Anforderungen an Daten und Datenquellen
Konzeptionelle Datenmodellierung
Modellierung von Datenstrukturen und Datenflüssen
Data Contracts, Data Governance und Data Lineage
Datenbanken und Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Architektur von Datenbanksystemen
SQL vs. NoSQL vs. NewSQL im Vergleich
Relationale Datenmodellierung
SQL zur Abfrage und Verarbeitung von Daten
Data Warehousing und moderne Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Grundlagen und Architektur von Data-Warehouse-Systemen
Dimensionale Datenmodellierung und Schema-Design
Fakten, Dimensionen und historische Datenhaltung
Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse im Vergleich
Einführung in dbt
Praxisorientierte Umsetzung von Datenmodellen
Datenintegration und Data Pipelines (ca. 5 Tage)
Datenintegration und Datenbereitstellung
ETL- und ELT-Prozesse
Aufbau und Orchestrierung von Data Pipelines
Datenbereinigung, -validierung und Datenqualität
Batch- und Streaming-Verarbeitung
Praxisorientierter Einsatz von Airflow und Spark
Programmierung und automatisierte Datenverarbeitung (ca. 4 Tage)
Python-Umgebungen und Paketverwaltung
Verarbeitung und Transformation von Daten mit Python
Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen
Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und Schnittstellen
Entwicklung von Data-Engineering-Workflows
Containerisierung mit Docker
KI-gestützte Unterstützung im Entwicklungs- und Datenverarbeitungsprozess
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Kurs verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Du handhabst die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher.
Zusätzlich kannst du relationale Datenbanken mit SQL entwickeln und verwalten. Du erstellst Tabellen und Views, formulierst Abfragen und bearbeitest Daten mit geeigneten SQL-Befehlen. Dabei achtest du auf Datenintegrität, setzt Transaktionen ein und vergibst Benutzerrechte in SQL Server. Zudem bereitest du strukturierte Daten für Analyse- und KI-gestützte Auswertungen vor.
Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.
Data Engineers entwickeln und betreuen Datenstrukturen und -prozesse, mit denen Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert, verarbeitet und für Analysen und weitere Anwendungen bereitgestellt werden. Mit der zunehmenden Bedeutung datengetriebener Geschäftsprozesse werden entsprechende Kompetenzen branchenübergreifend benötigt.
Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.