
Data EngineeringApache Kafka für Datenpipelines
Apache Kafka ist der De-facto-Standard für Echtzeit-Datenpipelines in Unternehmen. Kafka Streams verarbeitet Daten direkt im Broker, Kafka Connect integriert Datenquellen und -senken, und Schema Regis...








PostgreSQL für KI-Anwendungen: pgvector, JSONB & Query-Optimierung
PostgreSQL ist die ideale Datenbank für KI-Anwendungen: mit pgvector als Vector Database, JSONB für flexible Datenstrukturen, Full-Text-Search und hervorragender Performance. Viele Teams, die anfangs auf spezialisierte Vector Databases gesetzt haben, kehren zu PostgreSQL + pgvector zurück — weniger Infrastruktur, mehr SQL. Sie lernen, wie PostgreSQL für KI-Anwendungen optimal eingesetzt wird.

dbt (Data Build Tool): SQL-Transformationen, Tests & Analytics Engineering
dbt (Data Build Tool) hat die Art, wie Data Teams Transformationen schreiben, revolutioniert: SQL-first, versioniert in Git, mit automatischen Tests und Dokumentation. dbt ist heute der Standard in modernen Data Teams und Pflichtkenntnis für Analytics Engineers. Sie lernen, wie dbt-Projekte aufgesetzt, entwickelt und in Produktion betrieben werden.

Datenqualität & Data Governance für KI: Lineage, Katalogisierung & Kontrollen
Schlechte Datenqualität ist die häufigste Ursache für KI-Projekte, die in der Produktion versagen. Data Governance gibt Unternehmen die Werkzeuge, um Datenqualität systematisch sicherzustellen, Daten-Lineage nachzuverfolgen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Sie lernen, wie moderne Data-Governance-Frameworks für KI-Anwendungen implementiert werden.

Databricks Grundlagen: Unified Analytics mit Apache Spark & Delta Lake
Databricks hat sich als führende Unified-Analytics-Plattform für Data Engineering, Data Science und ML etabliert — mit Apache Spark als Engine, Delta Lake als Speicherschicht und MLflow für ML-Lifecycle-Management. Sie lernen, wie Databricks für skalierbare Datenverarbeitung, Featureentwicklung und ML-Workflows eingesetzt wird.
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Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
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