Duales Studium Data Engineering – Pipelines & Qualität

Data
8–9 Min Lesezeit · von gotoitcareer.study

Duales Studium Data Engineering – Datenpipelines, Qualität & Karrierewege

Data Engineering sorgt dafür, dass Daten zuverlässig, schnell und nachvollziehbar fließen – die Basis für Analysen, Dashboards und KI. Im dualen Studium lernst du das Handwerk von Grund auf und setzt es im Unternehmen direkt ein.

Was macht ein:e Data Engineer?

Du baust Datenpipelines (ELT/ETL), verbindest Quellen (z. B. ERP, Webshop), modellierst saubere Strukturen (z. B. Sternschema) und überwachst Datenqualität. Ziel: verlässliche Daten für Fachbereiche & Data‑Teams.

Du denkst in Systemen: Wie kommen Daten rein? Wie werden sie geprüft? Wie gelangen sie zur Auswertung – stabil und reproduzierbar?

Grundlagen, die du lernst

SQL sicher beherrschen, Datenmodellierung, Batch/Streaming‑Konzepte, Workflows (z. B. Airflow‑Prinzipien), Versionierung von Code & Schemas.

Dazu kommen Praxis‑Basics: Logging, Tests für Daten (z. B. „Anzahl Zeilen“, „Wertebereich“), Dokumentation – damit andere deine Arbeit verstehen.

Beispielprojekt: Campus‑Daten zusammenführen

Ziel: Belegungen, Räume und Termine aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Schritt 1: Rohdaten zuverlässig einlesen. Schritt 2: Bereinigen & vereinheitlichen. Schritt 3: ein Dashboard versorgen (z. B. Auslastung pro Gebäude).

Dokumentiere Annahmen (Zeitzonen, Feiertage), lege Testfälle an und miss Laufzeit & Stabilität – so wird aus Übung ein belastbares Ergebnis.

2+3‑Rhythmus nutzen

Hochschule (2 Tage): Theorie & Übungen (SQL, Modellierung, Entwurf von Pipelines).

Unternehmen (3 Tage): einen produktiven Ausschnitt umsetzen, Metriken definieren, Review‑Rhythmus etablieren. Jede Woche ein kleines Increment – so wächst dein Portfolio.

Qualität & Governance

Daten ohne Qualität sind wertlos. Baue Checks ein (z. B. fehlende Werte, Ausreißer), halte Datenschutz ein (PII maskieren), versioniere Schemata und kläre Verantwortlichkeiten.

Transparenz schafft Vertrauen: Schreibe kurze Notizen, warum du welche Entscheidung getroffen hast.

Karrierewege & Perspektiven

Einstieg als Data Engineer/Analytics Engineer; mit Erfahrung Spezialisierung in Streaming/Platform oder der Schritt Richtung MLOps & Architektur.

Dein Vorteil: Du lieferst Grundlagen, auf denen andere aufbauen – der Impact ist sofort sichtbar.

Nächster Schritt: Nutze das 2+3‑Wochenmodell clever – 2 Tage Hochschule (Theorie & Übung), 3 Tage Unternehmen (Praxis & Umsetzung). Dokumentiere wöchentlich deine „Weeknote“ (3 Learnings, 2 Ergebnisse, 1 nächstes Ziel).

Finanzen: In unseren dualen Programmen liegt das Gehalt typischerweise bei 1.400–1.600 € brutto/Monat; die Studiengebühren übernimmt dein Praxispartner immer vollständig.

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