Infos zur Big Data Engineer Schulung

Big Data Engineers werden zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT- und Datenbanklösungen eingesetzt. Daher führt der Lehrgang zunächst in die Grundlagen von Business Intelligence ein, beschreibt die Anforderung des Data Engineerings und erläutert Data Warehouse Modellierung und ETL. Abschließend wird dir Big Data anhand branchenspezifischer Software, die zum Speichern, Verarbeiten und Berechnen von großen Datenmengen dient, nähergebracht. Ergänzend erfährst du, wie Künstliche Intelligenz für diese Bereiche angewendet wird.

Big Data Engineer mit KI Weiterbildung Bildungsgutschein Arbeitsagentur - KI Anwendungen inklusiveIn diesem Lehrgang sind KI-Lerninhalte inklusive, um dich auf wichtige Themen in der Digitalisierung für deinen beruflichen Werdegang vorzubereiten. Die KI-Themen sind fachbezogen und orientieren sich somit an der Big Data Engineer Weiterbildung.

Du lernst virtuell online oder alternativ an einem dieser:

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Aachen, Aachen-Laurensberg, Albstadt, Alzenau, Aschaffenburg-Innenstadt, Augsburg, Augsburg-Hochfeld, Bad Hersfeld, Bad Homburg, Bad Kreuznach, Baden-Baden, Bergisch Gladbach, Berlin Adlershof, Berlin Alexanderplatz, Berlin Charlottenburg, Berlin-Mitte, Berlin Tegel, Bernburg, Biberach-Ummendorf, Bielefeld, Bielefeld Am Zwinger, Böblingen, Bochum, Bochum-Hofstede, Bonn, Bonn Noeggerathstraße, Bottrop, Braunschweig, Braunschweig Kohlmarkt, Bremen, Bremen-Ost, Bremerhaven, Bruchsal, Calw, Chemnitz-Sonnenberg, Coburg, Coesfeld, Cottbus, Crailsheim, Darmstadt, Darmstadt-Mitte, Dessau-Roßlau, Detmold, Dortmund, Dortmund-Innenstadt-West, Dresden, Dresden-Striesen, Duisburg, Düsseldorf, Düsseldorf-Derendorf, Ehingen, Elmshorn, Emmendingen, Erfurt, Erlangen, Essen, Esslingen, Flensburg, Flensburg Rote Straße, Frankfurt (Oder), Markendorf, Frankfurt a. M., Frankfurt a. M. Omniturm, Freiburg, Freiburg Martinstor, Freudenstadt, Fulda, Füssen, Gau-Algesheim, Gelsenkirchen Rheinelbe, Gera, Gießen, Göttingen-Innenstadt, Gütersloh, Hachenburg, Hagen, Halle, Halle-Giebichensteinviertel, Hamburg, Hamburg Berliner Tor, Hanau, Hannover, Hannover-Mitte, Heidelberg, Heidelberg-Altstadt, Heilbronn, Heilbronn Bismarckstraße, Hildesheim, Ingelheim, Ingolstadt, Iserlohn, Jena, Jena-Zwätzen, Kaiserslautern, Kaiserslautern-Süd, Karlsruhe, Karlsruhe-Daxlanden, Kassel, Kassel Fünffensterstraße, Kaufbeuren Gutenbergstraße, Kehl, Kempten-Zentrum, Kiel, Koblenz, Koblenz-Süd, Köln, Konstanz, Konstanz St. Johann, Korbach, Krefeld Westwall, Landau-Zentrum, Leipzig, Leipzig-Anger-Crottendorf, Limburg, Lörrach, Lörrach-Brombach, Lübeck, Lübeck-Altstadt, Ludwigshafen-Mitte, Lüneburg, Magdeburg, Magdeburg-Salbke, Mainz, Mainz-Altstadt, Mannheim, Mannheim Hafenstraße, Marburg, Marktoberdorf, Marl, Merzig, Minden, Mönchengladbach, Mönchengladbach-Abteiberg, Montabaur, Mülheim, München, München Infanteriestraße, Münster, Münster-Handorf, Nagold, Naumburg, Neufahrn, Neumünster, Nördlingen, Nürnberg, Nürnberg-Maxfeld, Oberhausen, Offenbach am Main, Offenburg, Offenburg Luisenstraße, Öhringen, Oldenburg, Osnabrück-Hasehaus, Paderborn, Passau-Haidenhof, Pforzheim, Plauen, Potsdam Neuer Markt, Rastatt, Ravensburg, Recklinghausen, Rees, Regensburg, Reutlingen, Rheine Hafenbahn, Rosenheim-Süd, Rostock, Rostock-Südstadt, Rottweil, Rüsselsheim, Saarbrücken, Saarbrücken Peter-Zimmer-Straße, Saarlouis Goethestraße, Schongau, Schwäbisch Gmünd Güglingstraße, Schwabmünchen, Schwerin-Paulsstadt, Siegen, Sigmaringen, Sindelfingen, Sinsheim Industriepark, Stuttgart, Stuttgart Mozartstraße, Suhl, Tauberbischofsheim, Trier-Kürenz, Tübingen, Tuttlingen, Ulm, Ulm-Einsingen, Villingen-Schwenningen Eisweiher, Waiblingen, Weilheim, Wesel, Westerburg, Wiesbaden-Rheingauviertel, Wolfsburg, Worms, Wuppertal, Wuppertal Luisenviertel, Würzburg, Zwickau Lessingstraße
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Diese geförderte Big Data Engineer Weiterbildung kann sowohl für Arbeitssuchende bzw. arbeitslos gemeldete Personen zu 100% kostenlos über einen Bildungsgutschein der Arbeitsagentur als auch auf Berufstätige bzw. Arbeitgeber/Unternehmen (Qualifizierungschancengesetz, QCG) mit bis zu 100% Kostenübernahme (inkl. Lohnkosten) über einen Bildungsgutschein der Arbeitsagentur absolviert werden.

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In der Big Data Engineer Weiterbildung erwirbst Du umfassende Kenntnisse in der Entwicklung moderner Datenarchitekturen, der Integration großer Datenmengen und der automatisierten Datenverarbeitung. Du lernst, Datenplattformen zu konzipieren, Datenpipelines aufzubauen und strukturierte, semistrukturierte sowie unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten. Die Weiterbildung verbindet Data Engineering mit Big-Data-Technologien und vermittelt Dir praxisorientiertes Wissen zu Python, SQL, Apache Spark, Airflow, Cloud-Datenarchitekturen und Data Warehousing. Durch zwei Projektarbeiten vertiefst Du Deine Kenntnisse und präsentierst Deine Ergebnisse.

Weitere Kursinfos ein/ausblenden

Zu Beginn beschäftigst Du Dich mit den Grundlagen des Data Engineering und modernen Datenarchitekturen. Du lernst die Aufgaben und Anwendungsfelder von Data Engineers kennen und erhältst einen Überblick über Datenplattformen und cloudbasierte Architekturen. Dabei setzt Du Dich mit den Unterschieden zwischen OLTP- und OLAP-Systemen sowie mit der Verarbeitung verschiedener Datentypen auseinander. Im Anforderungsmanagement und in der Datenmodellierung erfährst Du, wie Datenquellen und Anforderungen systematisch erfasst, Datenstrukturen konzipiert und Datenflüsse modelliert werden. Data Contracts, Data Governance und Data Lineage ergänzen diese Grundlagen um wichtige Aspekte der Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit von Daten.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Datenbanken und der Verarbeitung von Daten mit SQL. Du lernst die Architektur von Datenbanksystemen kennen und vergleichst relationale Datenbanken mit NoSQL- und NewSQL-Ansätzen. Dabei vertiefst Du Dein Verständnis für relationale Datenmodellierung und die Abfrage sowie Transformation von Daten. Im Bereich Data Warehousing beschäftigst Du Dich mit der Architektur von Data-Warehouse-Systemen, dimensionaler Datenmodellierung, Schema-Design und der historischen Datenhaltung. Du lernst Fakten und Dimensionen kennen, vergleichst Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse und erhältst eine Einführung in dbt, um Datenmodelle praxisorientiert umzusetzen.

Besonders intensiv widmest Du Dich der Datenintegration und dem Aufbau von Data Pipelines. Du lernst ETL- und ELT-Prozesse kennen und erfährst, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, bereinigt, validiert und für weitere Anwendungen bereitgestellt werden. Dabei vergleichst Du Batch- und Streaming-Verarbeitung und beschäftigst Dich mit der Orchestrierung automatisierter Datenflüsse. Der praxisorientierte Einsatz von Apache Airflow und Apache Spark vermittelt Dir, wie Datenverarbeitungsprozesse strukturiert und große Datenmengen effizient verarbeitet werden können. Ergänzend lernst Du, Datenqualität zu beurteilen und geeignete Maßnahmen zur Sicherung zuverlässiger Ergebnisse einzusetzen.

Die programmiertechnischen Grundlagen vertiefst Du mit Python. Du beschäftigst Dich mit Python-Umgebungen, Paketverwaltung, Datenverarbeitung und Transformationen sowie mit der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und Schnittstellen. Darüber hinaus lernst Du, automatisierte Data-Engineering-Workflows zu entwickeln und mit Docker zu containerisieren. Auch der Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Entwicklungs- und Datenverarbeitungsprozess wird behandelt. Im anschließenden Big-Data-Schwerpunkt setzt Du Dich mit den Besonderheiten großer Datenmengen auseinander. Die fünf Eigenschaften Volume, Velocity, Variety, Value und Veracity helfen Dir, typische Herausforderungen und Potenziale von Big Data zu verstehen. Du lernst die Abgrenzung zu Business Intelligence, Data Analytics und Data Science kennen und erhältst Einblicke in Data Mining sowie in die Rolle künstlicher Intelligenz und datengetriebener Systeme.

Ein weiterer Bestandteil ist die Arbeit mit Big-Data-Frameworks und verteilten Systemen. Du erhältst einen Überblick über cloudbasierte Lösungen bei AWS, Azure und Google Cloud sowie über Apache Hadoop und Apache Spark. Du lernst unterschiedliche Datenzugriffsmuster und Speicheransätze kennen und vertiefst die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen mit Spark Core und Spark SQL. Einfache Machine-Learning-Workflows mit Spark ergänzen die Inhalte. Darüber hinaus beschäftigst Du Dich mit Datenübertragung, Ressourcenverwaltung, Streaming-Technologien und dem Hadoop-Ökosystem. Im Bereich NoSQL und Datenspeicher lernst Du verschiedene Datenbanktypen, HBase und dokumentenorientierte Datenbanken kennen. Das CAP-Theorem sowie die Konzepte ACID und BASE helfen Dir, grundlegende Zusammenhänge verteilter Datenspeicherung und Datenkonsistenz einzuordnen. Auch Speicherformate und moderne Lakehouse-Ansätze werden behandelt.

Neben der technischen Verarbeitung spielt die verständliche Darstellung von Daten eine wichtige Rolle. Du lernst Grundlagen der Datenvisualisierung kennen und beschäftigst Dich mit der Auswahl geeigneter Diagramme, neuen Diagrammarten und verschiedenen Visualisierungswerkzeugen. Eine Einführung in BI-Tools wie Power BI und Tableau zeigt Dir, wie Daten für Analysen und datengetriebene Entscheidungen aufbereitet werden können. Ergänzend setzt Du Dich mit Datenschutz, Datenethik und verantwortungsvollem Umgang mit Daten auseinander. Die Grundlagen der DSGVO im Datenkontext, Zugriffskontrollen, Sicherheitsanforderungen, Datenqualität und Governance-Konzepte unterstützen Dich dabei, technische Lösungen auch unter Aspekten der Vertraulichkeit und verantwortungsvollen KI-Nutzung zu betrachten.

Die beiden Projektarbeiten ermöglichen Dir, die erworbenen Kenntnisse aus Data Engineering und Big Data zu vertiefen und in zusammenhängenden Aufgabenstellungen anzuwenden. Du arbeitest an praxisorientierten Projekten, setzt Dich mit Datenmodellen, Pipelines oder verteilten Verarbeitungsansätzen auseinander und präsentierst die jeweiligen Ergebnisse. Die Big Data Engineer-Schulung vermittelt Dir die Grundlagen für den Aufbau und Betrieb moderner Dateninfrastrukturen, während der Big-Data-Specialist-Kurs die Verarbeitung großer Datenmengen, verteilte Systeme, Visualisierung und Governance vertieft. So entwickelst Du ein breites Verständnis für Datenarchitekturen und datengetriebene Lösungen – von der Datenquelle über die Verarbeitung bis zur Analyse und Nutzung der Ergebnisse.

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

Big Data Specialist:
Was ist Big Data? (ca. 1 Tag)

  • Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity
  • Chancen und Risiken großer Datenmengen
  • Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science
  • Einführung in Data Mining
  • Rolle von KI und datengetriebenen Systemen im Big-Data-Umfeld

Einführung in Big-Data-Frameworks (ca. 2 Tage)

  • Big-Data-Lösungen in der Cloud (Überblick AWS, Azure, GCP)
  • Datenzugriffsmuster
  • Datenspeicherung
  • Einführung in Data Lakes und Data Warehouses
  • Überblick Apache Hadoop und Spark

Verteilte Datenverarbeitung mit Spark (ca. 3 Tage)

  • Grundlagen verteilter Systeme
  • Apache Spark (Core und SQL)
  • Vergleich verschiedener Ansätze der Datenverarbeitung
  • Verarbeitung großer Datenmengen
  • Einführung in einfache ML-Workflows mit Spark

Datenpipelines und Datenintegration (ca. 2 Tage)

  • ETL- und ELT-Prozesse
  • Batch- vs. Streaming-Verarbeitung
  • Grundlagen von Datenpipelines
  • Einführung in Orchestrierung (z. B. Airflow Überblick)
  • Datenqualität und -aufbereitung

Komponenten (ca. 2 Tage)

  • Kurzvorstellung von verschiedenen Tools
  • Datenübertragung
  • Überblick Ressourcenverwaltung in Big-Data-Systemen
  • Hadoop-Ökosystem
  • Apache Spark Vertiefung
  • Einführung in Streaming-Technologien

NoSQL und Datenspeicher (ca. 2 Tage)

  • CAP-Theorem
  • ACID und BASE
  • Typen von Datenbanken
  • HBase
  • Einführung dokumentenorientierter Datenbanken
  • Einführung in Speicherformate
  • Überblick Data Lakehouse-Ansätze

Big Data Visualisierung (ca. 2 Tage)

  • Theorien der Visualisierung
  • Diagrammauswahl
  • Neue Diagrammarten
  • Werkzeuge zur Datenvisualisierung
  • Einführung in BI-Tools (z. B. Power BI, Tableau)
  • Grundlagen datengetriebener Entscheidungsfindung

Data Governance und Datenschutz (ca. 1 Tag)

  • Grundlagen der DSGVO im Datenkontext
  • Datenethik und verantwortungsvoller Umgang mit Daten
  • Datenqualität und Governance-Konzepte
  • Zugriffskontrollen und Sicherheit
  • Grundlagen verantwortungsvoller KI-Nutzung

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

  • Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
  • Präsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich.

Du beherrschst die Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten. Außerdem kannst du große, unstrukturierte Datenmengen mit Hilfe von branchenspezifischer Software verarbeiten. Du verfügst über Kenntnisse im Framework Apache und weißt, wie Daten ansprechend visualisiert werden.

Nach erfolgreichem Abschluss im geförderten Big Data Engineer Kurs sicherst du dir bei Arbeitgebern anerkannte Zertifikate für deine Karriere.
Du erhältst:

  • Zertifikat „Big Data Engineer“
  • Zusatzqualifikationen:Zertifikat „Data Engineer“
  • Zertifikat „Big Data Specialist“

Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.

Big Data wird in Unternehmen zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT-Lösungen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs- und Betriebsteams eingesetzt. Big Data Engineers sind sowohl bei großen als auch mittelständischen Unternehmen in Industrie, Handel, Dienstleistungs- und Finanzwesen nachgefragt.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

In der heutigen datengetriebenen Wirtschaft wird die Rolle des Big Data Engineers zunehmend als Schlüsselposition angesehen. Unternehmen aus nahezu allen Branchen sind auf die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen angewiesen, wodurch entsprechende Fachkräfte stark nachgefragt werden. Besonders in den Bereichen IT, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce wird auf diese Expertise gesetzt.

Die Karrierechancen für Big Data Engineers werden als äußerst vielversprechend eingeschätzt. Durch die fortschreitende Digitalisierung wird ein kontinuierlicher Anstieg des Bedarfs an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich erwartet. Gleichzeitig wird vielen Absolventen der Einstieg in verschiedene Branchen ermöglicht, da Datenkompetenz branchenübergreifend geschätzt wird.

Auch die Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Berufsfelds werden als vielfältig beschrieben. Von der Position des Dateningenieurs kann der Weg beispielsweise in Richtung Data Architect, Teamleitung oder spezialisierte Beratungstätigkeiten führen. Durch zusätzliche Zertifizierungen und praktische Erfahrung wird der berufliche Aufstieg zusätzlich begünstigt.

In Bezug auf das Gehalt werden in Deutschland für Berufseinsteiger als Big Data Engineer durchschnittlich zwischen 48.000 und 58.000 Euro brutto im Jahr gezahlt. Mit zunehmender Berufserfahrung steigt das Gehalt spürbar an. Nach einigen Jahren im Berufsfeld werden häufig Gehälter zwischen 65.000 und 80.000 Euro erreicht, wobei auch höhere Summen in Ballungsräumen wie München, Frankfurt oder Berlin keine Seltenheit darstellen.

Für den Einstieg oder die Vertiefung in diesem Bereich wird häufig eine Big Data Engineer Weiterbildung in Betracht gezogen. Durch gezielte Fortbildungsmaßnahmen wird nicht nur fachliches Wissen vertieft, sondern auch die eigene Marktposition gestärkt. Gerade in einem so dynamischen Themenfeld wird kontinuierliches Lernen als wichtiger Erfolgsfaktor betrachtet.

Langfristig wird mit einer weiterhin steigenden Nachfrage nach Big Data Spezialisten gerechnet, da Daten als zentrale Ressource für Unternehmensentscheidungen angesehen werden. Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden diesen Trend voraussichtlich noch verstärken. Dadurch wird Fachkräften in diesem Bereich auch zukünftig eine stabile berufliche Perspektive geboten.

Wer sich beruflich neu orientieren oder spezialisieren möchte, für den wird ein Big Data Engineer Kurs häufig als sinnvoller Schritt angesehen. Durch strukturiertes Lernen werden sowohl technisches Know-how als auch praxisnahe Fähigkeiten vermittelt, die im Berufsalltag direkt angewendet werden können. Auf diese Weise wird der Einstieg in ein zukunftssicheres und finanziell attraktives Berufsfeld erleichtert.

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.

Big Data Engineer Kurs online Arbeitsagentur mit Zertifikat per Laptop als Online-Kurs bzw. Fernstudium

Eine Finanzierung dieser Big Data Engineer Weiterbildung mit Zertifikat ist über folgende Maßnahmen möglich:

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Fakten zum Kurs
Studiendauer: 8 Wochen
Unterrichtsmodell: Vollzeit
Lernmodell: Online oder vor Ort
Prüfung: Abschlussprojekte
Zertifikat: siehe "Abschlusszertifikat(e)"
Kosten: bis zu 100% kostenlos
Anbieter: vollständig über Partnerakademie
Interne Kennung: AL; AZAV zertifiziert
Kursstarttermine*

26. Oktober 2026 → Freie Plätze!
16. November 2026
23. November 2026
14. Dezember 2026
21. Dezember 2026

*Standardtermine (können sich inzwischen geändert haben; Angaben ohne Gewähr)

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Geförderter AZAV Big Data Engineer Kurs mit Bildungsgutschein durch die Arbeitsagentur und nach dem Qualifizierungschancengesetz

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Auf Wunsch erhältst du mehrere Angebote alternativer Bildungsinstitute zum direkten Vergleich.

Disclaimer ▸

Die Studienberatung sowie die Angebotserstellung und Rücksendung zu dir zum Big Data Engineer Kurs erfolgt ausschließlich über unser/e externes/n Kooperationsbildungsinstitut/e, das/die sowohl die organisatorische Betreuung als auch die vertragliche und fachliche Durchführung der Weiterbildung übernimmt/übernehmen.

Big Data Engineer Schulung, Weiterbildung und Kurs, förderfähig über Bildungsgutschein vom Arbeitsamt.

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      FAQs zu Bildungsgutschein & Förderungen.

      Welche Pluspunkte hat die geförderte Weiterbildung Big Data Engineer?

      • Online-Campus mit Unterricht, live in Echtzeit und face-to-face
      • zahlreiche fachliche Praxisübungen und Projektarbeiten während der Lernphasen
      • Fragen und Antworten
      • KI-Inhalte und digitale Skills in allen Kursen
      • kostenfreie Wiederholungsprüfung
      • Jobcoaching (Bearbeiten von Anschreiben und des Lebenslaufs, Jobvorschläge)
      • Teilnahme an Firmenpräsentationen
      • leihweise Laptop sowie weiteres technisches Equipment kostenfrei für die gesamte Dauer Deiner Big Data Engineer Weiterbildung, sofern du dieses nicht besitzt

      Kosten und Förderungsmöglichkeiten

      Für Inhaber eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur bzw. Bundesagentur für Arbeit (Arbeitslose, Arbeitssuchende) ist die Big Data Engineer Weiterbildung für eine berufliche Qualifikation kostenlos.
      Dieses Bildungsangebot bzw. der Bildungspartner verfügt über eine AZAV-Zertifizierung. Mehr Infos zum Bildungsgutschein für Arbeitssuchende.
      Weiterhin können Unternehmen für ihre Mitarbeitenden, gemäß dem Qualifzierungschancengesetz (QCG), nicht nur die Kosten voll oder anteilsmäßig von der Bundesagentur für Arbeit erstattet bekommen, sondern i.d.R. auch die Lohnkosten für die Dauer der Schulung (Mehr Infos zum QCG).

      Eine Kostenübernahme bzw. Förderung kann ebenfalls durch den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder regionale Förderprogramme erfolgen. Zeitsoldat:innen haben zudem die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) in Anspruch zu nehmen.

      Mehr Infos dazu erhältst Du über das Kontaktformular.

      Wie bekomme ich für einen Bildungsgutschein ein Angebot für den Big Data Engineer Kurs für meine Arbeitsagentur?

      Dein Einstieg in die Big Data Engineer Schulung beginnt mit dem Ausfüllen des Kontaktformulars dieser Seite

      1. Anschließend erhältst Du eine kurze Beratung¹ oder E-Mail¹, wie Deine Weiterbildung finanziell gefördert werden kann. Die Beratung ist insbesondere bei der Inanspruchnahme eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur für Arbeit sowie für das Qualifizierungschancengesetz (QCG, Qualifizierungschancengesetz) wichtig.
        Weiterhin wird geklärt, wann Dein Big Data Engineer Kurs starten kann.
      2. Anschließend bekommst Du von der jeweiligen Akademie ein Angebot ausgestellt, welches Du bei Deiner Arbeitsagentur zur Genehmigung des Bildungsgutscheins vorlegst (mehr dazu im Tab “Bildungsgutschein beantragen”). Sobald Du den Gutschein erhalten hast, kann Dein Kurs zum jeweiligen Starttermin starten.

      ¹ diese Weiterbildung wird organisatorisch und fachlich vollständig über unsere Partnerakademie durchgeführt

      Ist der Kursanbieter seriös und von der Arbeitsagentur zugelassen?

      Ja, wir arbeiten ausschließlich mit zertifizierten und vertrauenswürdigen Anbietern zusammen, deren Kurse nach AZAV zugelassen sind und über eine Maßnahmennummer verfügen. Diese Zertifizierung ist eine Grundvoraussetzung, um einen Bildungsgutschein annehmen zu können.

      Die Kurse sind i.d.R. auch auf der Plattform mein now der Bundesagentur für Arbeit gelistet.

      Was sind die Schritte für die Beantragung eines Bildungsgutscheins?

      So beantragst du den Bildungsgutschein beim Arbeitsamt:

      1. Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
      2. Beratung und Angebot vom Anbieter erhalten
      3. Angebot bei der Arbeitsagentur oder dem Jobcenter vorlegen
      4. Bildungsgutschein erhalten und beim Anbieter einreichen
      5. In die Big Data Engineer Weiterbildung starten

      » Detailinformationen zum Bildungsgutschein der Arbeitsagentur


      So bekommt Ihr Unternehmen einen Bildungsgutschein nach dem QCG (Qualifizierungschancengesetz) für Ihre Mitarbeiter (oder wie du als Arbeitnehmer selbst davon Gebrauch machst):

      1. Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
      2. Beratung und ein Angebot vom Anbieter erhalten
      3. Angebot beim Amt oder dem Jobcenter vorlegen
      4. Bildungsgutschein(e) erhalten
      5. In die Big Data Engineer Weiterbildung starten

      » Detailinformationen zum Qualifizierungschancengesetz

      Was erwartet mich?

      In der Digitalisierungsmanager Weiterbildung erhältst du praxisnahes Wissen zu Design Thinking. Du lernst den gesamten Design Thinking Prozess kennen, von der Einführung bis zur Anwendung in realen Projekten. Dabei durchläufst du die fünf Phasen – Research, Synthese, Ideation, Prototyping und Testing – und wendest Methoden wie qualitative Interviews, Empathy Maps, Customer Journeys und Mockups an. KI-Technologien werden integriert, sodass du lernst, wie künstliche Intelligenz deinen Arbeitsprozess unterstützt.
      Die Digital Leadership Schulung zeigt dir die Herausforderungen der digitalen Transformation und vermittelt, wie du als Führungskraft Mitarbeiter:innen motivierst, Teams entwickelst und virtuell führst. Du analysierst die Auswirkungen von VUCA- und BANI-Umfeldern, definierst den digitalen Reifegrad von dir selbst und deiner Organisation und setzt agile Methoden wie New Work, Scrum und Design Sprints gezielt ein. Außerdem lernst du, digitale Tools, Change-Management-Prozesse und Transformationsstrategien erfolgreich umzusetzen.

      In der Change Manager Weiterbildung erhältst du fundierte Kenntnisse zu Industrie 4.0 und digitaler Transformation. Du erfährst, wie intelligente Systeme und digitale Prozesse Unternehmen verändern, und entwickelst deine persönliche Veränderungsfähigkeit in New Work und agilen Arbeitswelten. Themen wie Selbstorganisation, Wissensmanagement, Konfliktmanagement und Prozessoptimierung stehen ebenso im Fokus wie die strategische Gestaltung von Innovations- und Change-Prozessen. Du lernst, Veränderungsarchitekturen zu erstellen, Changekommunikation zu planen und Innovationsprojekte erfolgreich zu steuern.

      Der Agiles Projektmanagement mit Scrum: Master (PSM I) Kurs vermittelt dir das agile Mindset, die Scrum-Philosophie und die Anwendung agiler Methoden auf IT- und Nicht-IT-Projekte. Du erarbeitest selbstorganisierte Teams, lernst die Scrum-Rollen, Meetings und Artefakte kennen und steuerst Projekte effektiv. KI-Unterstützung, Stakeholdermanagement und Team-Kommunikation runden diese praxisorientierte Schulung ab.

      In allen Modulen arbeitest du praxisnah an Projektarbeiten, wendest die gelernten Methoden direkt an und präsentierst deine Ergebnisse. Diese Weiterbildung befähigt dich, digitale Transformationsprozesse, Change-Management und agiles Projektmanagement kompetent zu gestalten und als zertifizierter Digitalisierungsmanager oder Change Manager (IHK) erfolgreich in der modernen Arbeitswelt zu agieren.

      Die Weiterbildung für Digitalisierungsmanager vermittelt praxisnahe Kompetenzen zur Steuerung digitaler Transformationsprozesse und agiler Projekte. In der Schulung werden Methoden des Design Thinking vermittelt, darunter die fünf Phasen Research, Synthese, Ideation, Prototyping und Testing. Teilnehmer:innen lernen, nutzerzentrierte Problemlösungen zu entwickeln, Mockups, Click Dummys oder 3D-Prototypen zu erstellen und iterative Testverfahren anzuwenden. Die Integration von KI-Technologien im Arbeitsprozess wird praxisnah behandelt, um digitale Lösungen effizient zu unterstützen.

      Der Bereich Digital Leadership schult die Fähigkeit, Unternehmen in digitalen Zeiten erfolgreich zu führen. Themen sind digitale Reifegrade, emotionale Intelligenz, Mitarbeiter:innen-Motivation, agile Führung, virtuelle Zusammenarbeit und die Anwendung von Tools für Wissensmanagement. In der Weiterbildung werden Strategien für New Work vermittelt, inklusive Selbstorganisation, Teamführung, Netzwerkmanagement und Change-Management. Die Schulung thematisiert ebenfalls die Auswirkungen der Digitalisierung auf Markt, Wettbewerb und Kundenanforderungen.

      Im Modul Change Management werden Grundlagen der Industrie 4.0, digitale Transformation, Prozessanalyse, Lean Management, Scrum und Innovationsmanagement vermittelt. Teilnehmer:innen lernen, Veränderungen systematisch zu planen, Kommunikationsstrategien zu entwickeln und Change Monitoring durchzuführen. Projektarbeit, die praxisnahe Umsetzung von Transformationsprojekten, sowie die Vorbereitung auf die IHK-Zertifizierung „Change Manager:in“ festigen die erworbenen Fähigkeiten.

      Agiles Projektmanagement mit Scrum ist ein weiterer Schwerpunkt der Weiterbildung, in der die Rollen Scrum Master, Product Owner und Developer, Scrum-Meetings, Artefakte sowie Planung und Skalierung von Projekten vermittelt werden. Praktische Übungen fördern Teamverantwortung, Selbststeuerung, Kommunikation und effektives Stakeholder-Management.

      Die gesamte Schulung befähigt dazu, Digitalisierungsprojekte zu planen, zu steuern und erfolgreich umzusetzen, digitale Tools und Methoden wie Design Thinking, Scrum, KI-gestützte Technologien oder agile Reporting-Tools anzuwenden sowie Transformationsprozesse in Organisationen zu begleiten und messbar zu gestalten.

      Wie unterstützt der Big Data Engineer Kurs meine Karriere?

      Ein Digitalisierungsmanager Kurs mit Change Manager (IHK-Abschluss), Agiles Projektmanagement mit Scrum (PSM I), Digital Leadership und Design Thinking vermittelt praxisnahes Wissen in den Bereichen digitale Transformation, Change Management und agile Projektsteuerung. Wer diese Kompetenzen im Rahmen einer Weiterbildung vertieft, lernt, wie Transformationsprozesse geplant, Teams effizient geführt und innovative Lösungen in Unternehmen umgesetzt werden.

      Nach Abschluss eröffnen sich vielfältige berufliche Perspektiven: Absolvent:innen können als Digitalisierungsmanager:in, Change Manager:in, Agile Coach, Projektleiter:in oder Führungskraft im digitalen Umfeld arbeiten. Besonders gefragt sind Fachkräfte, die Change-Prozesse begleiten, agile Methoden einführen und digitale Strategien entwickeln können.

      Die Verdienstaussichten nach einem Digitalisierungsmanager Kurs sind sehr attraktiv. Berufseinsteiger:innen verdienen typischerweise zwischen 3.800 € und 4.800 € brutto monatlich. Mit wachsender Erfahrung in Digital Leadership, Scrum-Methoden, Change Management und Design Thinking-Projekten steigen die Gehälter auf 5.000 € bis 7.000 € oder mehr – insbesondere in großen Unternehmen, Beratungen und technologiegetriebenen Organisationen.

      Die Inhalte der Digitalisierungsmanager Schulung umfassen Change Management (IHK), agiles Projektmanagement mit Scrum, digitale Führungskompetenzen, Innovationsmethoden, Design Thinking sowie Strategie- und Transformationsplanung, sodass Teilnehmende direkt auf leitende Funktionen in der digitalen Transformation vorbereitet werden.

      Die Karrierechancen sind exzellent. Besonders gefragt sind Fachkräfte, die digitale Transformationsprozesse steuern, Teams agil führen, Change-Prozesse begleiten und innovative Lösungen implementieren – ideal für mittelständische Unternehmen, Großkonzerne, Beratungen und technologieorientierte Organisationen.

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      Kurskategorien.


      FAQs zur Weiterbildung

       

      Welche konkreten Aufgaben übernehmen Digitalisierungsmanager in mittelständischen Unternehmen?
      Digitalisierungsmanager sind typischerweise für die Analyse bestehender Geschäftsprozesse, die Identifikation von Optimierungspotenzialen durch digitale Technologien sowie die Planung und Steuerung von Digitalisierungsprojekten verantwortlich. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen technischen Teams und Geschäftsführung, dokumentieren Anforderungen, moderieren Change-Management-Prozesse und überwachen die Einhaltung von Meilensteinen und Budgets. Darüber hinaus sind sie häufig mit der Evaluierung von Softwarelösungen, der Implementierung neuer Systeme und der Schulung von Mitarbeitern während der Umstellungsphasen betraut. In dieser Rolle werden sie auch zur Sicherung von Wettbewerbsfähigkeit herangezogen, insbesondere wenn etablierte Unternehmen ihre Abläufe modernisieren müssen.
      In welchen Branchen und Funktionsbereichen werden Digitalisierungsmanager besonders nachgefragt?
      Der Bedarf an Digitalisierungsmanagern ist branchenübergreifend, konzentriert sich jedoch verstärkt auf Industrie und Handwerk, wo Produktionsprozesse digitalisiert werden, sowie auf Handel und Logistik mit Anforderungen an Supply-Chain-Optimierung und E-Commerce-Integration. Auch im Finanzsektor, Gesundheitswesen und in der öffentlichen Verwaltung besteht erheblicher Bedarf, da diese Sektoren verstärkt in digitale Infrastrukturen investieren. Innerhalb von Organisationen arbeiten Digitalisierungsmanager häufig in den Funktionsbereichen Betriebsrat, Projektmanagement, IT-Governance oder als operative Leiter von Digitalisierungsinitiativen. Die Rolle wird zunehmend auch als strategische Position auf mittlerer Managementebene etabliert, insbesondere in größeren Unternehmen mit mehreren parallelen Transformationsprojekten.
      Welche typischen Hürden müssen Digitalisierungsmanager bei der Umsetzung von Transformationsprojekten überwinden?
      Eine der größten Herausforderungen ist der Widerstand von Mitarbeitern, die etablierte Arbeitsweisen verlassen sollen – dies erfordert fundierte Change-Management-Kompetenzen und Kommunikationsfähigkeiten. Technisch relevante Probleme entstehen häufig durch Legacy-Systeme, die schwer mit modernen Lösungen integrierbar sind, sowie durch unklare oder widersprüchliche Anforderungen aus verschiedenen Fachbereichen. Finanzielle Einschränkungen und lange Amortisationszeiträume führen zu Druck hinsichtlich der Projektkalkulation und des Return on Investment. Zusätzlich müssen Digitalisierungsmanager mit mangelnder digitaler Kompetenz in Führungsetagen umgehen, was zu schwachen Entscheidungsprozessen und unzureichender Priorisierung von Maßnahmen führen kann.
      Wie unterscheidet sich das Aufgabenprofil eines Digitalisierungsmanagers von einem klassischen Projektmanager?
      Während klassische Projektmanager primär auf Terminplanung, Ressourcenallokation und Leistungskontrolle fokussieren, befassen sich Digitalisierungsmanager stärker mit der strategischen Ausrichtung, der Geschäftsmodelltransformation und der Sicherung von Zukunftsfähigkeit. Sie benötigen ein tieferes Verständnis für Technologietrends, Cloud-Architekturen, Datensicherheit und Automatisierungspotenziale, um fundierte Technologieentscheidungen zu unterstützen. Digitalisierungsmanager sind häufig weniger an einzelnen Projekten gebunden, sondern koordinieren ein Portfolio von Maßnahmen, die in verschiedenen Phasen und mit unterschiedlichen Stakeholdergruppen operieren. Die Rolle erfordert zusätzlich ein hohes Maß an Veränderungskompetenz und Befähigungsorientierung, da es weniger um Projektabschluss als um nachhaltige Kulturveränderung geht.
      Welche Verdienstperspektiven haben Fachkräfte mit Digitalisierungsmanagement-Qualifikation?
      Das Gehaltsniveau für Digitalisierungsmanager variiert je nach Unternehmensgröße, Branche und Region erheblich, liegt aber typischerweise im Bereich von 45.000 bis 70.000 Euro brutto jährlich für Positionen auf operativer Ebene. In größeren Unternehmen oder bei strategischen Rollen auf Mittleres-Management-Level können Gehälter von 60.000 bis über 85.000 Euro erreicht werden, teilweise zusätzlich mit Bonusregelungen. Der Marktwert wird durch nachgewiesene Projekterfolge, zusätzliche technische Zertifikationen und Branchenspezialwissen deutlich erhöht. Die Nachfrage übersteigt derzeit das Angebot qualifizierter Fachkräfte, was tendenziell zu steigenden Gehältern und besseren Verhandlungsposition führt.
      Welche realen Anwendungsszenarien zeigen den praktischen Wert der Digitalisierungsmanagement-Kompetenz?
      Ein typisches Szenario ist die Digitalisierung von Bestellprozessen im Handwerk, wo manuelle Abläufe durch E-Procurement-Systeme ersetzt werden – dies erfordert Prozessanalyse, Systemauswahl, Schulung und Erfolgsmessung durch den Digitalisierungsmanager. Ein weiteres Beispiel ist die Einführung von Produktionsdatenerfassung in Fertigungsbetrieben, wo IoT-Sensoren an Maschinen angebracht und mit ERP-Systemen verbunden werden, um Echtzeit-Transparenz zu schaffen. Im Einzelhandel kann die Verlagerung auf omnichannel-Strategien mit Integration von Onlineshop, POS-System und Lagerverwaltung eine koordinierte Digitalisierungsleistung erfordern. Auch die Migration von lokalen Servern in Cloud-Infrastrukturen mit Datenschutz-Compliance stellt ein komplexes Projekt dar, das Digitalisierungsmanagement-Kompetenzen erfordert.
      Wie tragen Digitalisierungsmanager zur Sicherung von Datenschutz und Cybersecurity bei Transformationsprojekten bei?
      Digitalisierungsmanager müssen bei der Evaluierung neuer Systeme und Prozesse DSGVO-Anforderungen berücksichtigen und sicherstellen, dass Datenflüsse dokumentiert und Datenschutzfolgeabschätzungen durchgeführt werden. Sie koordinieren die Zusammenarbeit mit IT-Sicherheitsteams, um Sicherheitsanforderungen in Systemplanning und Implementierung zu integrieren, anstatt diese als nachträgliche Compliance-Aufgabe zu behandeln. In Projekten zur Cloud-Migration oder API-Integration müssen sie Risiken hinsichtlich Datenabfluss und Zugriffsrechte bewerten und technische Architekturentscheidungen mitgestalten. Ferner sind sie verantwortlich für die Schulung von Mitarbeitern bezüglich sicherer Nutzung neuer Systeme und für die Etablierung von Governance-Strukturen, die langfristig Sicherheitsstandards gewährleisten.
      Welche Kompetenzen in Datenanalyse und KI-Anwendung werden von Digitalisierungsmanagern erwartet?
      Digitalisierungsmanager müssen grundlegend verstehen, wie Datenquellen identifiziert, konsolidiert und für Geschätsentscheidungen nutzbar gemacht werden – dies ist zentral für die Bewertung von Business-Intelligence- und Analytics-Projekten. Bezüglich künstlicher Intelligenz wird ein konzeptionelles Verständnis erwartet, um zu beurteilen, welche Prozesse durch maschinelles Lernen automatisierbar sind (etwa Rechnungsfreigabe, Qualitätskontrolle oder Kundenprognosen) und welche Datenqualität dafür erforderlich ist. Sie müssen in der Lage sein, mit Data-Science-Teams und Fachbereichen zu kommunizieren, um realistische Chancen und Limitationen von KI-Anwendungen einzuschätzen. Ein tiefgehendes mathematisches Verständnis ist nicht erforderlich, jedoch ein strategisches Urteilsvermögen darüber, wann und wie solche Technologien Mehrwert generieren und welche Investitionen wirtschaftlich sinnvoll sind.

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