Opleiding: Data Engineer Bootcamp eLearning (100% in eigen tempo)

Ga als een professional om met data: optimaliseer, analyseer en lever inzichten. Ontwikkel veelgevraagde vaardigheden en start je carrière als data engineer

Om hun doelen effectief te bereiken, moeten bedrijven de enorme hoeveelheden data die ze produceren beheren en begrijpen. Een groot deel van deze data is ongestructureerd en moet worden opgeschoond, georganiseerd en onderhouden. Dit is waar data engineers een cruciale rol spelen: ze gebruiken hun expertise in big data-technologieën om organisaties te helpen data om te zetten in bruikbare inzichten die de prestaties verbeteren.

Data Engineer Bootcamp biedt je de vaardigheden om vol vertrouwen met ruwe data te werken. Je doet praktische ervaring op in een breed scala aan belangrijke data engineering-gebieden, waaronder datawarehousing, Linux, Python, SQL, Hadoop, MongoDB, big data-verwerking en -beveiliging, AWS en meer. Je leert ook databases ontwerpen en bouwen, gegevens extraheren en interpreteren, en effectieve gegevensmodellen ontwikkelen. Aan het einde van het programma ben je klaar om als professionele data engineer complexe uitdagingen in de praktijk aan te gaan.

Doelgroep

• Aspirant-data-engineers: personen met weinig tot geen ervaring in data-engineering die een carrière in dit vakgebied willen beginnen.
• Beginners: die een gestructureerd, praktijkgericht leertraject willen volgen om de basisprincipes van data-engineering onder de knie te krijgen.
• IT-professionals die aan het begin van hun carrière staan: ontwikkelaars, analisten en systeembeheerders die willen overstappen naar een functie in data-engineering.
• Professionals in aanverwante technische vakgebieden (bijv. QA, ondersteuning, BI) die willen overstappen naar een datacentrische carrière.
• Datagebruikers en zelfstudenten
• Leerlingen die zelf al wat ervaring hebben met Python, SQL of big data en een meer formeel, werkgericht curriculum willen.
• Carrièrewisselaars: niet-technische professionals die geïnteresseerd zijn in een overstap naar de veelgevraagde wereld van data-engineering.
• Iedereen die vaardigheden wil opdoen die veel gevraagd zijn om zijn of haar kansen op de arbeidsmarkt in datagestuurde functies te vergroten.
• Professionals in datagestuurde organisaties
• Medewerkers van bedrijven die een digitale transformatie ondergaan en hun vaardigheden op het gebied van datatools, infrastructuur en pijplijnen willen verbeteren.

Vereisten

Er is geen ervaring vereist om deel te nemen aan onze Data Engineer Bootcamp. Enige bekendheid met Linux en basiskennis van Python kan nuttig zijn, maar is niet essentieel. Het enige wat je nodig hebt, is de juiste mentaliteit, logisch denkvermogen en leergierigheid. Voor de rest begeleiden wij je!

Leerresultaten

1. Python voor data-analyse. Ontwikkel een sterke beheersing van Python, van de basis tot geavanceerde technieken die worden gebruikt in datawetenschap.
2. Werken met relationele databases en SQL. Ontdek hoe je gegevens uit databases kunt extraheren en analyseren met tools zoals Excel en SQL.
3. SQL voor data-analyse. Leer databases effectief te doorzoeken en gestructureerde gegevens te analyseren met SQL.
4. NoSQL met MongoDB. Verwerf uitgebreide kennis van MongoDB, van het uitvoeren van CRUD-bewerkingen tot het implementeren van MongoDB in de cloud.
5. Basisprincipes van datawarehousing. Begrijp hoe u grote hoeveelheden gegevens kunt integreren en ontdek praktische toepassingen van datawarehousing.
6. Big data-verwerking met Hadoop. Beheers technieken voor het opnemen van gestructureerde en ongestructureerde gegevens met behulp van tools zoals Sqoop en Flume in het Hadoop-ecosysteem.
7. Real-time gegevensstreaming met Spark. Ontwikkel solide vaardigheden in Spark-programmering en werk met RDD's, DataFrames en Spark SQL API's.
8. Apache Kafka. Leer hoe Kafka werkt, inclusief de belangrijkste componenten en hoe u een Kafka-cluster correct configureert.
9. Big data op AWS. Ontdek AWS-tools en -services voor het efficiënt opslaan en analyseren van grote datasets in de cloud.
10. Big data-beveiliging: de basis. Krijg inzicht in de belangrijkste regelgeving op het gebied van gegevensbescherming, veelvoorkomende uitdagingen en best practices voor beveiliging bij het omgaan met big data.

Bootcamp-curriculum

1. Linux-processen en netwerken

Leerdoelen:

• Zelfvertrouwen opbouwen bij het navigeren en werken binnen Linux en Unix-achtige systemen
• Linux-opdrachtregeltools en shellscripting effectief gebruiken
• Geavanceerde Linux-functies verkennen, waaronder pipes, grep, systeemprocessen en netwerken

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot Linux
• Basisprincipes van de Linux-opdrachtregel
• Bestanden en mappen beheren
• Bestanden maken en bewerken
• Gebruikers-, groeps- en machtigingsbeheer
• Essentiële Linux-tools en -functies
• Processen in Linux beheren
• Netwerkbasisprincipes in Linux
• Shell-scripts schrijven en uitvoeren

2. Python voor data-engineering

Leerdoelen:

• Beginnen met basisconcepten van Python-programmeren
• Ingebouwde functies gebruiken en aangepaste functies maken
• Doe praktische ervaring op met essentiële Python-bibliotheken zoals Pandas en NumPy
• Begrijp hoe u visualisaties kunt maken met Python-tools

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot Python
• Werken met code en gegevens
• Kernconstructies voor programmeren
• Tekstmanipulatie
• Gegevensstructuren in Python
• Technieken voor stroomcontrole
• Functies definiëren en gebruiken
• Modules en bestandsverwerking
• NumPy gebruiken voor numerieke berekeningen
• Gegevensmanipulatie met Pandas
• Werken met reguliere expressies
• Technieken voor datavisualisatie

3. Ontwerp en architectuur van relationele databases

Leerdoelen:

• Begrijpen hoe relationele databases zijn gestructureerd en ontworpen
• Verken belangrijke principes en technieken voor databasemodellering
• Leer verschillende methodologieën voor databasemodellering
• Vergelijk lokale databases met cloudgebaseerde oplossingen

Behandelde onderwerpen:

• Overzicht van relationele databases
• Architectuur van een relationeel databasesysteem
• Kernelementen van relationele databases
• Principes van databasestructuur en -ontwerp
• Benaderingen van databasemodellering
• SQL-componenten en -functionaliteit
• Transacties en concurrencybeheer
• Prestaties optimaliseren met joins
• Back-up- en gegevensherstelstrategieën
• On-premise versus clouddatabaseoplossingen

4.SQL voor gegevensanalyse

Leerdoelen:

• De belangrijkste SQL-opdrachten voor databasebewerkingen onder de knie krijgen
• Leren filteren en bewerken van gegevens met SQL-operatoren
• Aggregatie- en samenvattingsfuncties toepassen voor inzichten
• Begrijpen hoe gegevens uit meerdere tabellen kunnen worden gecombineerd
• Verdiep u in geavanceerde technieken voor efficiënte gegevensanalyse met behulp van SQL

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot SQL en het belang ervan
• SQL-beheersopdrachten
• SQL-basisprincipes
• Records filteren met de WHERE-clausule
• Aggregatie- en samenvattingsfuncties gebruiken
• Diverse gegevensanalyses uitvoeren
• Tabelrelaties begrijpen
• Gegevens uit meerdere tabellen samenvoegen
• Geavanceerde technieken in SQL-analyse
• Efficiënte en geoptimaliseerde analyse uitvoeren

5. MongoDB

Leerdoelen:

• Begrijpen hoe schema's voor MongoDB worden ontworpen en gemodelleerd
• De concepten van replicatie en sharding voor schaalbaarheid leren
• Ervaring opdoen met MongoDB in cloudomgevingen

Behandelde onderwerpen:

• Overzicht van MongoDB
• Kernconcepten en functies van MongoDB
• CRUD-bewerkingen (Create, Read, Update, Delete) uitvoeren
• Schemaontwerp en gegevensmodellering
• Geavanceerde MongoDB-bewerkingen
• Implementeren van replicatie en sharding
• Best practices voor beheer en beveiliging
• MongoDB integreren met andere toepassingen
• MongoDB implementeren en beheren in de cloud

6. Datawarehousing

Leerdoelen:

• Begrijpen van verschillende implementatiemethoden en opslagtypen voor datawarehouses
• Leren hoe gegevensintegratie werkt binnen een datawarehousecontext
• Het totale ecosysteem verkennen dat een datawarehouse ondersteunt

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot datawarehousingconcepten
• Implementatiestrategieën en opslagtypen
• Technieken voor het integreren van gegevens
• Benaderingen voor het modelleren van datawarehouses
• Dimensionale modellen ontwerpen
• Historische gegevens in warehouses beheren
• Overzicht van het datawarehouse-ecosysteem
• De rol van business intelligence
• Praktijkvoorbeelden uit de industrie

7. Big data verwerken met Hadoop

Leerdoelen:

• De basisprincipes van gedistribueerde opslag en berekeningen met Hadoop begrijpen
• Leren hoe gestructureerde en ongestructureerde gegevens worden geïmporteerd met tools zoals Sqoop en Flume
• Gegevensverwerking met MapReduce, Pig en Hive begrijpen
• Praktische ervaring opdoen met het uitvoeren van big data-workloads op AWS EMR en S3

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot big data en het Hadoop-ecosysteem
• Hadoop Distributed File System (HDFS) en YARN
• Gegevens verwerken met MapReduce
• Gegevens importeren en exporteren met Sqoop en Flume
• Gegevens verwerken met Pig en Hive
• Werken met NoSQL-databases en HBase
• Workflowbeheer met Apache Oozie
• Inleiding tot Apache Spark
• Hadoop implementeren en beheren op AWS Elastic MapReduce (EMR)

8. Real-time big data streaming met Spark

Leerdoelen:

• Ontwikkel Spark-toepassingen via interactieve shell en batchverwerking
• Krijg inzicht in het uitvoeringsmodel en de architectuur van Spark
• Begrijp gestructureerde streaming en hoe dit werkt
• Ontdek praktische toepassingen van Spark Streaming en gestructureerde streaming

Behandelde onderwerpen:

• Overzicht van de Spark-runtimeomgeving
• ETL-pijplijnen bouwen met Spark
• Werken met NLP, SparkSQL en DataFrames
• Basisprincipes van streamverwerking in Spark
• Beheer van stateful bewerkingen in Spark Streaming
• Implementeren van sliding window-functies
• Aan de slag met gestructureerde streaming
• Inleiding tot Apache Kafka
• Kafka integreren met Spark Streaming
• Kafka integreren met gestructureerde streaming
• Spark Streaming gebruiken met Amazon Kinesis – Deel 1
• Spark Streaming gebruiken met Amazon Kinesis – Deel 2
• Verkenning van aanvullende Spark Streaming-integraties

9. Apache Kafka

Leerdoelen:

• Verken het Kafka-ecosysteem, de architectuur, de belangrijkste componenten en de werking ervan
• Doe praktische ervaring op met het schrijven van Kafka-code
• Leer hoe u Kafka kunt integreren met externe systemen
• Begrijp streamverwerkingstechnieken met behulp van Kafka

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding: waarom Kafka gebruiken?
• Aan de slag met Kafka
• Kafka als gedistribueerd loggingsysteem
• Betrouwbaarheid en hoge prestaties garanderen
• Kafka-ontwikkelingsprojecten opzetten
• Berichten naar Kafka verzenden
• Kafka-berichten consumeren
• De betrouwbaarheid en prestaties van clients verbeteren
• Inleiding tot Kafka Connect
• Overzicht van Kafka Streams
• Concepten van stateless streamverwerking
• Technieken voor stateful streamverwerking
• Kafka-implementaties beveiligen
• Praktische toepassingen en use cases van Kafka

10. Big data op AWS

Leerdoelen:

• Verkrijg een gedegen kennis van AWS-services die worden gebruikt in big data-analyse
• Leer hoe u gegevens verzamelt, catalogiseert en voorbereidt voor analyse
• Ontdek methoden voor het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden gegevens op AWS
• Ontdek geavanceerde machine learning-mogelijkheden die beschikbaar zijn via EMR

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot big data en AWS
• Technieken voor het verzamelen, organiseren en voorbereiden van gegevens
• Strategieën voor het opslaan van enorme datasets op AWS
• Gegevens effectief verwerken met AWS-tools
• Geavanceerde concepten in big data op AWS

11. Gegevensbeveiliging

Leerdoel

• Inzicht krijgen in belangrijke regelgeving en beveiligingsnormen op het gebied van gegevensprivacy
• Kennis opdoen over verschillende soorten bedreigingen en bronnen daarvan
• Praktische strategieën leren voor het beveiligen van big data-systemen en het waarborgen van de privacy van gebruikers

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding en overzicht
• Privacyregels en beveiligingsnormen
• Soorten bedreigingen en hun oorsprong
• Kernprincipes van beveiliging
• Databeheer en inzicht
• Beveiliging van de big data-pijplijn
• Beveiliging van big data-opslagoplossingen
• Beheer van toegang voor eindgebruikers
• Gebruik van big data-analyse om bedreigingen tegen te gaan
• Praktische implementatie van big data-beveiliging en privacy

Veelgestelde vragen

Welke trainingsformats zijn beschikbaar voor de Data Engineering Bootcamp?

Momenteel is de Data Engineer Bootcamp beschikbaar in een zelfstandig te volgen, on-demand formaat. Hierdoor kunnen cursisten flexibel in hun eigen tempo studeren, diepgaande kennis opdoen en essentiële vaardigheden onder de knie krijgen om succesvol te zijn in de dynamische wereld van data-engineering. Deze zelfstandig te volgen cursus geeft u de vrijheid om te leren wanneer en waar het u uitkomt. U kunt de tijd nemen voor uitdagende onderwerpen, lessen zo vaak als nodig herhalen en video's pauzeren of opnieuw afspelen om uw kennis te versterken. Met twee jaar toegang tot het cursusmateriaal krijg je voortdurend ondersteuning om concepten op te frissen en twijfels weg te nemen wanneer je maar wilt.

Heb ik specifieke software nodig voor deze bootcamp?

Nee, niets specifieks. Je hebt een laptop of werkstation met een internetverbinding en minimaal 8 GB RAM nodig. Zorg er bovendien voor dat je een webbrowser zoals Google Chrome, Microsoft Edge of Firefox hebt geïnstalleerd.

Wie is een data engineer?

Een data engineer is een professional die systemen ontwerpt en bouwt die betrouwbare, hoogwaardige data verzamelen, verwerken en leveren. Hun belangrijkste taak is het omzetten van ruwe, ongestructureerde data in schone, gestructureerde formaten die data scientists en analisten effectief kunnen gebruiken voor inzichten en besluitvorming.

Welke vaardigheden zijn nodig om data engineer te worden?

Om een succesvolle carrière in data-engineering te starten, heb je een solide basis nodig in programmeren, databasearchitectuur en cloudtechnologieën. Het is ook belangrijk om inzicht te hebben in big data-systemen, gegevensbeveiliging en de basisprincipes van machine learning. Een uitgebreide cursus data-engineering zou je deze essentiële vaardigheden moeten bijbrengen.

Wat zijn de taken en verantwoordelijkheden van een data-engineer?

Een data-engineer is verantwoordelijk voor:

• Het verzamelen, organiseren en transformeren van ruwe gegevens naar gestructureerde formaten die geschikt zijn voor analyse.
• Het bouwen en onderhouden van datapijplijnen die gegevens efficiënt van bronsystemen naar opslag- en verwerkingslagen verplaatsen.
• Het ontwerpen en optimaliseren van database-architecturen, zowel relationeel als NoSQL.
• Het creëren van tools en methoden voor gegevensvalidatie, -opschoning en -kwaliteitsborging om de integriteit van gegevens te waarborgen.
• Het samenwerken met data scientists en analisten om toegankelijke, betrouwbare datasets voor analytics en machine learning te leveren.
• Het implementeren van schaalbare dataoplossingen die business intelligence en besluitvormingsprocessen ondersteunen.

Een goed gestructureerde cursus data engineering geeft je de kennis en vaardigheden om al deze taken met vertrouwen uit te voeren.

Wat zijn de populairste data frameworks die je leert?

In dit certificeringsprogramma voor data engineers werk je met veelgebruikte frameworks zoals Apache Kafka, Apache Spark en Hadoop. Je doet ook praktische ervaring op met Big Data-services op AWS en leert de basisprincipes van datawarehousing.

Wat zijn de grootste uitdagingen om data engineer te worden?

Een van de grootste hindernissen voor aspirant-data engineers is het leggen van een solide basis in programmeren, cloudtechnologieën en databasesystemen, zowel relationeel als NoSQL. Velen worstelen met de diepgang en breedte van de kennis die op al deze gebieden vereist is. Daarom is er veel vraag naar gestructureerde certificeringsprogramma's voor data engineering: deze helpen deze hiaten te overbruggen door uitgebreide training op alle belangrijke gebieden te bieden.

Voor wie is deze Data Engineer Bootcamp bedoeld?

Deze Bootcamp is ideaal voor iedereen die een carrière in data-engineering wil starten of zich daarin wil ontwikkelen. Typische deelnemers zijn:

• IT-professionals die werken met traditionele ETL-processen
• Databasebeheerders en -specialisten
• Softwareontwikkelaars en -ingenieurs
• Bedrijfsanalisten die een technische voorsprong willen nemen
• Dataprofessionals die zich willen specialiseren in data-engineering
• Professionals in de financiële en banksector die grote hoeveelheden data verwerken
• Marketingprofessionals die zich richten op datagestuurde strategieën
• Studenten of pas afgestudeerden die een carrière in data-engineering ambiëren

Welke carrièremogelijkheden zijn er na het voltooien van de Data Engineer Bootcamp?

Na het succesvol afronden van deze Data Engineer Bootcamp, die je in je eigen tempo kunt volgen, ben je goed voorbereid op functies zoals:

• Data Engineer – Ontwerp en beheer schaalbare datapijplijnen en -systemen.
• Data-architect – Creëer en onderhoud de structuur en strategie van dataframeworks.
• Big data-engineer – Verwerk enorme datasets met behulp van technologieën zoals Hadoop en Spark.
• Databaseontwikkelaar – Ontwikkel en optimaliseer relationele en NoSQL-databasesystemen.
• Data Security Administrator – Focus op het beveiligen van de data-infrastructuur en het waarborgen van compliance.

Kan ik deze cursus volgen terwijl ik fulltime werk?

Ja, dat kan! We begrijpen dat het combineren van een fulltime baan en bijscholing een hele uitdaging kan zijn. Daarom is onze Bootcamp beschikbaar in een flexibel, parttime format dat speciaal is ontworpen voor werkende professionals. Met de Flex-optie kun je in je eigen tempo leren zonder je huidige verplichtingen te verstoren.

Wat als ik de Bootcamp te moeilijk vind en wil stoppen?

Als je de Bootcamp moeilijk vindt, aarzel dan niet om contact op te nemen met ons ondersteuningsteam. We staan klaar om je te helpen en zullen er alles aan doen om je door de moeilijke momenten heen te loodsen en je met vertrouwen vooruit te helpen. Onthoud dat het beheersen van ontwikkelingsvaardigheden tijd en moeite kost. Hoewel iedereen kan leren coderen, zijn doorzettingsvermogen en de wil om te groeien de sleutels tot succes.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners - Gevorderd niveau
• 290 uur aan e-learningmateriaal
• 12+ praktijkcases
• Meeslepende leerervaring met meer dan 230 praktische oefeningen
• Automatisch beoordeelde toetsen en herhalingstoetsen
• Creëer een portfolio waarmee je meteen aan de slag kunt met meer dan 10 afstudeerprojecten
• Studietijd: ongeveer 4-6 maanden
• 2 jaar toegang tot het leerplatform
• Na succesvolle afronding ontvangen cursisten een certificaat van voltooiing van de cursus

Val op bij recruiters met een uitzonderlijk projectportfolio

Creëer projecten van industriële kwaliteit die het vaardigheidsniveau van de beste data-engineers weerspiegelen. Bouw een sterk, werkgeversgericht portfolio op dat de aandacht trekt van toonaangevende bedrijven. Vergroot je zelfvertrouwen en vind je droombaan als data-engineer. Hier is een voorproefje van het soort projecten waaraan je gaat werken:

• BitBuy – Data Mining-applicatie: creëer een platform om Bitcoin te minen, nieuwe transacties op de blockchain te valideren en trends in cryptovaluta te voorspellen met behulp van data-analyse.
• HireMeIT – Real-time vacatureportaal: ontwikkel een applicatie die gebruikmaakt van realtime Twitter-datastromen om gebruikers te helpen de nieuwste IT-vacatures te vinden.
• SparkUp – Log Analytics Tool: Gebruik logs op productieniveau om een schaalbare log analytics-oplossing te bouwen met Apache Spark, Python en Kafka.
• DataBuilder – Data Warehousing Solution: Ontwerp en implementeer je eigen datawarehouse met AWS Redshift om snel voorspellende inzichten te genereren uit grote datasets.
• MongoBite – API Development Project: Bouw een robuuste API die databases kan doorzoeken en nauwkeurige antwoorden op HTTP-verzoeken in realtime kan leveren.