Complexe gegevens omzetten in begrijpelijke taal.
Een data engineer is een expert in het organiseren van grote hoeveelheden data zodat deze beschikbaar én bruikbaar worden voor analytische doeleinden. De belangrijkste taak van een data engineer is het bepalen, verzamelen, structureren en samenvatten van data. Deze persoon fungeert als belangrijke schakel tussen alle data die binnenkomt en de eindgebruikers van deze data. Het analyseren van data valt meestal niet onder de verantwoordelijkheid van een data engineer.
Programma
Ons programma wordt op basis van de enorme ontwikkelingen die zich op het gebied van data engineering afspelen continu aangepast.
Ons lesprogramma is zo ingericht dat je er in het bedrijfsleven (junior) data engineer mee kunt worden. In veel gevallen combineren we Nederlandse taaltraining met de opleiding van data engineer. Maar het is ook mogelijk om de opleidingen los van elkaar te volgen. Onze aanpak is functiegericht, dat betekent dat we casussen ophalen uit het bedrijfsleven, bij voorkeur doen we dat bij bedrijven waar deelnemers gaan werken of werkzaam zijn.
Hieronder vind je een aantal basis ingrediënten die tijdens de opleiding (bijna) altijd terugkomen.
Python
Python kennis is nodig om als data engineer met de Apache Spark technologie aan de slag te gaan. Het is met name belangrijk dat Python code gelezen en geschreven kan worden.
SQL
SQL kennis is nodig om als data engineer met SQL Warehouses aan de slag te gaan. Het is met name belangrijk dat je het SELECT statement beheerst, dus het projecteren, filteren, samenvoegen en groeperen van data.
Azure
De basiskennis van cloud concepten en de kernservices van Microsoft Azure. Zo leer je makkelijk de weg te vinden in de portal en kun je storage accounts, Azure SQL databases, Data Factory en Databricks installeren.
Data fundamental
Relevante basisprincipes van data engineering zijn terug te vinden in dit deel van lesstof. Denk aan OLTP, OLAP, ETL en ELT, ster-modellen, snowflake-modellen, dimensie- en feitentabellen, delta lakes en lakehouses etc. Hiermee wordt een goed kennis fundament gebouwd.
Power BI Data Analyse
Deze kennis is bedoeld voor data-analisten die met Power BI werken om data te modelleren, visualiseren en analyseren. Ook komen hier de verschillen tussen een data analyst en een data engineer duidelijk naar voren.
Lesmethode
Je kunt nog zoveel uit de boeken leren, het gaat er uiteindelijk om dat je wat je bij Apis Academy leert kunt interpreteren en toepassen in de praktijk. We hanteren een unieke en bewezen methode bij het verzorgen van de opleiding. Je leert namelijk alles op basis van een businesscase, die al in één van de eerste lessen met je wordt gedeeld. De deelnemers werken In een gecontroleerde omgeving met actuele technieken. Op basis van de business case worden kennis en vaardigheden ontwikkeld die in het werkveld zeker terugkomen en waarmee zeker te maken gaat krijgen. De business case wordt theoretisch ondersteund door de inhoud van de trainingsdagen.
Werkwijze
Wij nodigen deelnemers uit voor een kennismaking. Jij kunt aangeven wat je van ons verwacht en wij geven aan wat we van jou verwachten. Wij vinden het belangrijk om hier aandacht aan te besteden, omdat wij je een opleiding willen aanbieden die aansluit bij jouw wensen. Als die keuze is gemaakt krijg je een digitale assessment tool waarbij we jouw competenties toetsen en jouw wensen bespreken.
Instapadvies
Om deel te kunnen nemen aan de opleiding adviseren we je minimaal te beschikken over HBO werk- en denkniveau. Om toegelaten te worden tot de opleiding wordt een assessment afgenomen. waarin je wordt getest op jouw analytische & rekenkundige vaardigheden, procesmatig denken en probleemoplossend vermogen.