# Data Engineer

> Data Engineer: Dateninfrastruktur und Pipelines in der Cloud aufbauen. Ca. 9,5 Monate Vollzeit, live mit Coaches.

Quelle: https://deinbildungsgutschein.de/kurse/stackfuel-data-engineer · DeinBildungsgutschein (kostenloser, unabhängiger Kursfinder für geförderte Weiterbildung) · Stand: 10.11.2026

## Eckdaten

- Träger: StackFuel GmbH (https://deinbildungsgutschein.de/traeger/stackfuel-gmbh)
- Träger-Status: Verifiziert, pflegt das Profil selbst. Anfragen über DeinBildungsgutschein gehen direkt an den Träger.
- AZAV-zertifiziert: ja
- Förderung: Bildungsgutschein, Qualifizierungschancengesetz
- Fachgebiet: Data Engineering
- Format: Online
- Dauer: 41 Wochen
- Unterrichtszeiten: Feste Unterrichtszeiten mit Live-Sessions.
- Termine: nächster Start 16.11.2026
- Abschluss: StackFuel-Zertifikat nach jedem abgeschlossenen Modul; Portfolio-Projekt als Arbeitsprobe.
- Zielgruppe: Personen mit Vorerfahrung, die dateninfrastruktur und Pipelines in der Cloud aufbauen möchten.

## Beschreibung

Als Data Engineer sorgst du dafür, dass Daten zuverlässig verfügbar sind: Du baust Pipelines und Cloud-Dateninfrastruktur (Azure, Databricks, Snowflake, Synapse) für Analytics, BI und KI. Im Capstone-Projekt planst und präsentierst du eine eigene End-to-End-Dateninfrastruktur in der Cloud. Die Variante besteht aus 8 Modulen: KI-Fachkraft, Business Analyse und Prozessmodellierung, KI – Workflow & Automatisierung, Data Analyst – Focus Python, Object Oriented Programming with Python, SQL & Relational Databases – Backend Developer, Data Engineering – Focus Azure, Data Portfolio Projects. Den Abschluss bilden ein Capstone-Projekt in der Cloud und ein Portfolio-Projekt als Arbeitsprobe. Vollzeit ca. 9,5 Monate (ca. 40 Std./Woche), Teilzeit (ca. 20 Std./Woche) etwa doppelt so lang. Live-Sessions zu festen Unterrichtszeiten mit Coaching, Unterricht in Deutsch.

## Inhalte

- KI-Fachkraft (ca. 4 Wochen Vollzeit): Generative KI, Prompting, CustomGPT, DSGVO, Bias
- Business Analyse und Prozessmodellierung (ca. 3 Wochen Vollzeit): BPMN, Swimlanes, Anforderungsmanagement, Gap-Analyse
- KI – Workflow & Automatisierung (ca. 4 Wochen Vollzeit): n8n, KI-Agenten, RAG, APIs
- Data Analyst – Focus Python (ca. 9 Wochen Vollzeit): Python, pandas, matplotlib, Regression
- Object Oriented Programming with Python (ca. 6 Wochen Vollzeit): Klassen, Vererbung, Clean Code, PEP8
- SQL & Relational Databases – Backend Developer (ca. 4 Wochen Vollzeit): SQL, Datenbankdesign, Backend und Performance
- Data Engineering – Focus Azure (ca. 8 Wochen Vollzeit): Linux, Docker, Azure, Snowflake, Synapse, Databricks
- Data Portfolio Projects (ca. 3 Wochen Vollzeit): Git und GitHub, Notion, agile Teamarbeit, Online-Präsentation

## Lernziele

- Rohdaten strukturiert sammeln und in Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses überführen
- Datenpipelines und Cloud-Dateninfrastruktur aufbauen und betreiben
- Mit Python, OOP und SQL ein belastbares Fundament legen
- Arbeitsschritte mit KI-Tools und n8n automatisieren

## Anfragen

Unverbindlich und kostenlos anfragen: https://deinbildungsgutschein.de/kurse/stackfuel-data-engineer (die Anfrage geht direkt an StackFuel GmbH).
Ob der Bildungsgutschein bewilligt wird, entscheidet die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter.