Zum Studium Bachelor Data Engineering wird zugelassen, wer über folgende Voraussetzungen verfügt:

• Berufliche Grundbildung mit eidgenössischem Fähigkeitszeugnis in einem der Studienrichtung verwandten Beruf und Berufsmaturität (Absolventinnen und Absolventen einer nichttechnischen Berufsmaturität wird der Vorkurs Mathematik empfohlen; Personen ohne fundierte Programmierkenntnisse in einer gängigen Programmiersprache wird der Vorkurs Programmierung empfohlen).
• Gymnasiale Maturität mit einjährigem Praktikum (Arbeitswelterfahrung)
• Eidgenössisches Diplom HF im Bereich Technik und Informatik und berufliche Grundbildung mit eidgenössischem Fähigkeitszeugnis in einem der Studienrichtung verwandten Beruf.

Da die Aufnahmevoraussetzungen jedoch je nach Hochschule leicht verschieden sind, ist es sinnvoll, sich direkt bei den Schulen zu informieren. Schnell, einfach und unverbindlich geht dies über unser Kontaktformular. 

In einem CAS Data Engineering lernen Sie Folgendes:

• Moderne Datenbank-Technologien
• Grundlagen von Big Data und das Spark Ecosystem
• Stream- und Ereignisverarbeitung
• Hardware, Architektur, Cloud
• Data Engineering und Datenanalyse

Ein Data Engineering Studium kombinieren Sie Software Engineering, Maschinelles Lernen und Analytik und werden zur gefragten Fachperson in Software- und Data Engineering. Die Kombination der Kenntnisse in Software Engineering und Maschinellem Lernen befähigt dazu, intelligente Applikationen und Datenpipelines in allen wichtigen Anwendungsfeldern zu realisieren. Das Studium bietet eine optimale Grundlage für die rasant wachsenden Berufsbilder im Kontext mit maschineller Intelligenz und Software Entwicklung.

Mit einem CAS als Data Engineering Weiterbildung erwerben Sie folgende Kompetenzen:

• Kenntnis der Methoden, Werkzeuge und Frameworks einer modernen Data Engineering Umgebung
• Kennen aktueller Datenbankmodelle und Datenbanksysteme als Basis für den Umgang mit verschiedensten Datentypen und unterschiedlichsten Anforderungen an deren Handhabung
• Data-Engineering-Projekte im Unternehmen planen, durchführen und in die IT-Architektur des Unternehmens einbetten können
• Architekturen und Werkzeuge zur Aufbereitung und Analyse von Echtzeitdatenströmen kennen

Nach der Weiterbildung Data Engineer sind folgende Tätigkeiten möglich:

• Konzeption und Entwicklung der Dateninfrastruktur eines Unternehmens
• Datenintegration durch Datenpipelines, -erfassung, -bereinigung und -strukturierung
• Daten speichern – sicher und zuverlässig
• Datenüberwachung für effizienten Betrieb und schnelle Problemerkennung
• Automatisierung zur Steigerung der Effizienz
• Kooperation mit anderen Experten

In einem Data Engineering Kurs lernen Sie zum Beispiel mehr über:

• Softwaretechnik und Requirements Engineering
• Angewandte Statistik
• Datenbanken und Webprogrammierung
• Angewandte Betriebssysteme
• Grundlagen und Anwendungen von maschinellem Lernen und Data Engineering
• Diskrete Mathematik und Lineare Algebra
• Einführung in IT-Sicherheit und Datenschutz

Alle drei Berufsgruppen arbeiten mit Daten, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten und Kompetenzen. Während sich Data Engineers auf die Dateninfrastruktur und -pipelines konzentrieren, liegt der Schwerpunkt von Data Scientists auf der Analyse und der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten. Data Analysts wiederum erstellen vor allem Datenanalysen und Reports. Dataengineer ist auf jeden Fall ein Berufsbild mit Zukunft.