Data Engineering Schulung

KI-Systeme scheitern selten am Modell, sondern an Datenflüssen, die nicht stabil genug sind, um Training und Inferenz dauerhaft zu versorgen. In diesem Aufbau-Seminar zum Data Engineering für KI-Pipelines baust Du eine belastbare Architektur auf und lernst, welche Entscheidungen bei Lakehouse, Data Warehouse und Feature Store wirklich zählen.

Du arbeitest mit einem Schichtenmodell von Raw über Clean und Curated bis zur Serving-Schicht und leitest daraus klare Schnittstellen für Modelltraining und produktive Inferenz ab. Ein Schwerpunkt der Schulung liegt auf Ingestion und Datenverträgen: Du planst Quellenanbindungen, definierst Schema-Regeln, gehst mit Schema Evolution um und setzt Contract Testing so ein, dass Änderungen nicht unbemerkt nachgelagerte Jobs brechen.

Du entwickelst Strategien für Idempotenz, Reprocessing und Backfills, damit Du Datenfehler korrigieren kannst, ohne die Pipeline zu destabilisieren. Darauf aufbauend etablierst Du Transformationen mit inkrementellen Mustern, ergänzt Data-Quality-Checks und nutzt Lineage, um Auswirkungen von Änderungen sichtbar zu machen.

Für den Betrieb Deiner KI-Pipelines lernst Du DAG-Design, SLAs, Retries und Observability mit Logs, Metriken und Traces. Abschließend behandelst Du Feature Engineering als Produkt: Offline/Online-Konsistenz, Point-in-time Correctness, Versionierung und Serving-Patterns.

So entsteht am Ende des Kurses eine Pipeline, die reproduzierbar, auditierbar und kostenseitig steuerbar bleibt – die Basis für jedes produktive KI-Datenprodukt.

Architektur für KI-Datenpipelines

• Batch-Verarbeitung und Streaming-Workloads

• Lakehouse, Data Warehouse, Feature Store

• Raw, Clean, Curated, Serving

• Schnittstellen zu Training und Inferenz

Ingestion und Datenverträge

• APIs, Events, Dateien, Datenbanken

• Schema Evolution und Contract Testing

• Idempotenz, Reprocessing und Backfills

• PII-Handling und Zugriffskonzepte

Transformationen, Qualität und Lineage

• ELT- und ETL-Patterns

• Inkrementelle Modelle und Datenstände

• Data-Quality-Checks und Anomalien

• Lineage und Impact Analysis

Orchestrierung und Betrieb

• DAG-Design und Abhängigkeiten

• SLAs, Retries und Trigger

• Logs, Metriken und Traces

• Runbooks und Incident-Playbooks

Feature Engineering und Serving

• Offline- und Online-Features

• Training-Inferenz-Konsistenz

• Point-in-time Correctness

• Feature Versioning und Low Latency

Governance, Monitoring und Kosten

• Policies, Secrets und Audit Trails

• Retention und Löschkonzepte

• Freshness, Drift und Label-Signale

• Storage, Compute und Egress-Kosten

Der Kurs richtet sich an Data Engineers mit Erfahrung in ETL-, ELT- oder Streaming-Pipelines, die ihre Kenntnisse gezielt auf KI-Datenpipelines erweitern möchten. Ebenso angesprochen sind Analytics Engineers, die Verantwortung für KI- und ML-Datenprodukte tragen, sowie ML Engineers, die an der Schnittstelle zwischen Datenplattform und Modellbetrieb arbeiten.

Auch Plattform- und Cloud Engineers, die produktive KI-Datenflüsse betreiben oder aufbauen, profitieren von diesem Data-Engineering-Kurs, da er Architektur, Betrieb und Governance von KI-Pipelines praxisnah zusammenführt.

Für den Kurs solltest Du ein Grundverständnis von Datenpipelines mitbringen, egal ob ETL, ELT, Batch oder Streaming, sowie Basiswissen zu SQL und Datenmodellierung. Erste Erfahrung mit Datenplattformen, Cloud-Services oder Orchestrierungstools ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung für die Teilnahme.

Falls Du noch Einstieg in die ML-Grundlagen suchst, eignen sich vorab unsere Kurse Machine Learning mit Python oder Machine Learning mit Mathematik als sinnvolle Ergänzung vor diesem Data-Engineering-Seminar.

Data Engineering für KI-Pipelines bezeichnet die Praxis, Datenflüsse so zu gestalten, dass sie Training, Inferenz und Monitoring von Machine-Learning-Systemen zuverlässig und reproduzierbar versorgen. Anders als klassisches BI-Data-Engineering stehen hier Anforderungen wie Feature Stores, Online/Offline-Konsistenz und produktives Modell-Serving im Mittelpunkt.

Was diesen Kurs besonders auszeichnet, ist die durchgängige End-to-End-Perspektive: Von Ingestion über Transformation bis zu Feature Engineering und Betrieb wird jede Schicht konsequent auf die Bedürfnisse von KI-Systemen hin ausgerichtet, statt Data Engineering und ML-Betrieb getrennt zu betrachten.

Deine Vorteile der Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz Schulung:

• Du baust Datenpipelines, die Modelltraining und Inferenz stabil und reproduzierbar versorgen.

• Du vermeidest typische Fehlerquellen wie unbemerkte Schema-Brüche oder inkonsistente Features.

• Du etablierst Data-Quality-Checks und Lineage, um Änderungen und deren Auswirkungen sichtbar zu machen.

• Du gestaltest Feature Engineering als Produkt mit klarer Offline/Online-Konsistenz.

• Du verbesserst die Betriebssicherheit Deiner Pipelines durch DAG-Design, SLAs und Observability.

• Du behältst Governance, Monitoring und Kosten Deiner KI-Datenpipelines im Griff.

Zusammenfassend ist der Kurs "Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz" die richtige Wahl für alle, die Datenpipelines nicht nur für Reporting, sondern gezielt für produktive KI-Anwendungen auslegen wollen. Er vermittelt Dir das nötige Rüstzeug, um Architektur, Betrieb und Governance von KI-Datenpipelines sicher zu beherrschen.