{"id":138881,"date":"2023-06-13T13:02:07","date_gmt":"2023-06-13T12:02:07","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=138881"},"modified":"2026-02-06T06:40:32","modified_gmt":"2026-02-06T05:40:32","slug":"data-engineer-rolle-kompetenzen-gehalt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-engineer-rolle-kompetenzen-gehalt","title":{"rendered":"Data Engineer: Aufgaben, F\u00e4higkeiten, Gehalt und Karrierechancen im \u00dcberblick"},"content":{"rendered":"

Data Engineers bzw. Dateningenieure und Dateningenieurinnen haben die Aufgabe, die Daten so aufzubereiten, dass die Data Scientists sie analysieren k\u00f6nnen. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du \u00fcber diesen Beruf im Bereich Big Data wissen solltest.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t

Big Data<\/a> und Data Science<\/a> entwickeln sich st\u00e4ndig weiter und immer mehr Berufe entstehen in diesem Bereich. Heute m\u00f6chten wir Dir einen der drei wichtigsten Berufe im Bereich der Datenwissenschaft<\/strong> neben des Data Scientists<\/a> und Data Analysts<\/a> genauer vorstellen: Data Engineers.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n

Data Engineer Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t

Rolle und Aufgaben <\/h3>\t\t\n\t\t

Data Engineers sind Ingenieure bzw. Ingenieurinnen. Daher ist ihre Aufgabe, Sachen zu entwerfen und herzustellen<\/strong>. Sie haben sich aber nicht auf Flugzeuge oder Geb\u00e4ude spezialisiert, sondern auf Daten. Genauer gesagt: auf \u201eDatenpipelines\u201c.<\/p>

Ihre Aufgabe ist es zun\u00e4chst, Rohdaten aus verschiedenen Quellen<\/strong> in einem zentralen Data Warehouse<\/a> zu sammeln. Sie m\u00fcssen die Datenbanken<\/a> und Data Lakes<\/a> der Organisation entwerfen und verwalten.<\/p>

Sie m\u00fcssen eine Pipeline einrichten<\/strong>, um die verschiedenen Schritte der Datenerfassung von der Extraktion bis zur Speicherung zu automatisieren. In einem zweiten Schritt \u201es\u00e4ubern\u201c Data Engineers die Daten und verarbeiten sie. Das Ziel? Die Daten sind bereit, von Data Scientists analysiert zu werden.<\/p>

Data Engineers arbeiten also nicht allein. Sie sind Teil eines Teams und sie unterst\u00fctzen <\/strong>die Data Scientists<\/strong>, indem sie ihnen gebrauchsfertige Daten zur Verf\u00fcgung stellen. Die Data Scientists k\u00f6nnen dann Abfragen durchf\u00fchren oder ihre Machine-Learning-Algorithmen starten, um die Daten zu analysieren.<\/p>

Sie m\u00fcssen auch Werkzeuge und Algorithmen entwickeln, die den Data Scientists und m\u00f6glicherweise auch anderen MitarbeiterInnen oder F\u00fchrungskr\u00e4ften der Organisation einen einfachen Zugang zu den von ihnen ben\u00f6tigten Daten erm\u00f6glichen<\/strong>.<\/p>https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=KuNDkPVbR9E\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tWie werde ich Data Engineer?\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t

Was sind die Aufgaben von Data Engineers?<\/h3>\t\t\n\t\t

Die Aufgaben von Data Engineers sind von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. In der Regel werden ihnen jedoch vier Hauptaufgaben<\/strong> \u00fcbertragen.<\/p>

Die erste besteht darin, die Prozesse zur Erfassung, Organisation, Speicherung und Modellierung von Daten zu entwickeln und einzuf\u00fchren. Data Engineers sind also die hauptverantwortlichen Personen f\u00fcr die Dateninfrastruktur <\/strong>des Unternehmens.<\/p>

Data Engineers m\u00fcssen auch den Zugang zu den verschiedenen Quellen sicherstellen und f\u00fcr die Qualit\u00e4t der Daten sorgen. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen sie daf\u00fcr sorgen, dass die Data Analysts<\/a> <\/strong>und Data Scientists<\/a> <\/strong>des Unternehmens problemlos auf die Daten zugreifen und sie unter optimalen Bedingungen nutzen k\u00f6nnen.<\/p>

Als Data Engineer sind Deine Aufgaben darauf ausgerichtet, Datenpipelines zu entwerfen, zu entwickeln und zu warten, um Daten effizient zu erfassen<\/strong>, zu speichern und zu verarbeiten. Hier ist eine Liste m\u00f6glicher Aufgaben eines Data Engineers:<\/p>

1. Datenarchitektur entwerfen:<\/strong> Sie analysieren die Datenanforderungen des Unternehmens und entwerfen eine geeignete Datenarchitektur, die den Anforderungen entspricht.<\/p>

2. Datenpipelines entwickeln:<\/strong> Sie erstellen Datenpipelines, um Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zu erfassen, zu transformieren und in das gew\u00fcnschte Format zu bringen.<\/p>

3. Datenbanken verwalten:<\/strong> Sie sind f\u00fcr die Verwaltung und Wartung von Datenbanken verantwortlich, um eine effiziente Speicherung und Abfrage von Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>

4. Datenqualit\u00e4t sicherstellen:<\/strong> Sie \u00fcberwachen und verbessern die Datenqualit\u00e4t, indem Sie Datenvalidierung, Bereinigung und Standardisierung durchf\u00fchren.<\/p>

5. Big Data-Technologien nutzen:<\/strong> Sie verwenden Big Data-Technologien<\/a> wie Hadoop, Spark oder NoSQL-Datenbanken, um gro\u00dfe Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren.<\/p>

6. Skalierbare Dateninfrastruktur aufbauen:<\/strong> Sie entwickeln und implementieren skalierbare Dateninfrastrukturen, um mit wachsenden Datenmengen umgehen zu k\u00f6nnen.<\/p>

7. Datenintegration:<\/strong> Sie integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen, um ein ganzheitliches Bild der Datenlandschaft zu erstellen.<\/p>

8. Datenanalyse-Tools einrichten:<\/strong> Sie konfigurieren und verwalten Tools und Plattformen f\u00fcr die Datenanalyse, wie z.B. Business Intelligence- oder Data-Warehouse-L\u00f6sungen.<\/p>

9. Sicherheit und Datenschutz:<\/strong> Sie implementieren Sicherheitsma\u00dfnahmen, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu sch\u00fctzen, und stellen sicher, dass die Datenverarbeitung den Datenschutzbestimmungen entspricht.<\/p>

10. Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten<\/strong>: Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um sicherzustellen, dass sie die ben\u00f6tigten Daten effizient abrufen und analysieren k\u00f6nnen.<\/p>

11. \u00dcberwachung und Fehlerbehebung:<\/strong> Sie \u00fcberwachen die Datenpipelines und Datenbanken, identifizieren und beheben Probleme oder Engp\u00e4sse, um einen reibungslosen Datenfluss sicherzustellen.<\/p>

12. Dokumentation und Wissenstransfer:<\/strong> Sie dokumentieren die Dateninfrastruktur, Prozesse und Arbeitsabl\u00e4ufe, um ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der Datenpipelines im Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten und Wissen zu teilen.<\/p>\t\t\n\t\t

Sehr h\u00e4ufig sind Data Engineers auch in der Rolle der DevOps<\/a> zu finden: Sie sind daf\u00fcr verantwortlich, dass die von den Data Scientists erstellten Vorhersagemodelle in Produktion gehen.<\/strong><\/p>

Schlie\u00dflich sind sie unter der Leitung des\/der Chief Data Officer und des Data Management Office f\u00fcr die Umsetzung einer Datenrichtlinie<\/strong> verantwortlich, die den geltenden Vorschriften entspricht. In Deutschland muss diese Richtlinie insbesondere die DSGVO und das Bundesdatenschutzgesetz einhalten.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Merkzettel Data Engineer <\/h4>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<\/a>\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t\tVoriger\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t\tN\u00e4chster\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tErfahre mehr \u00fcber den Beruf \n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t

Welche Kompetenzen haben Data Engineers?<\/h3>\t\t\n\t\t

Data Engineers verf\u00fcgen \u00fcber eine Vielzahl von F\u00e4higkeiten. Zun\u00e4chst einmal beherrschen sie Datensprachen <\/strong>wie SQL<\/a> und Datenbankverwaltungswerkzeuge. Diese Werkzeuge erm\u00f6glichen es ihnen, Datenbanken zu verwalten und Abfragen durchzuf\u00fchren.<\/p>

Je nachdem, welche Technologien das Unternehmen einsetzt, k\u00f6nnen andere Abfragetechnologien <\/strong>wie Cassandra<\/a> <\/strong>und BigTable<\/strong> eine wertvolle Hilfe sein. Tats\u00e4chlich sind viele Organisationen mit einer einzigen Abfragetechnologie nicht zufrieden.<\/p>

Seit neuestem gibt es eine Methode namens „ELT“ (Extract Transform Load)<\/strong>. Sie besteht darin, zwei Schritte des ETL-Prozesses umzukehren<\/strong>: das „Transform“ (Verarbeiten) und das „Loading“ (Laden). Indem die Daten vor der Verarbeitung geladen werden, sind sie jederzeit zug\u00e4nglich. Diese neue Methode eignet sich f\u00fcr die immer gr\u00f6\u00dfer werdenden Datenpools<\/a> und die aufkommende Cloud-Speicherung.<\/p>

Dateningenieure und Dateningenieurinnen m\u00fcssen auch mit Tools zur Datenspeicherung und ETL (Extract Transform Load)<\/strong> umgehen. Diese Werkzeuge sind das Herzst\u00fcck ihrer Aufgabe, weil sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und umwandeln.<\/p>

Die Beherrschung von Hadoop<\/a>-basierten Analysel\u00f6sungen <\/strong>wie Hbase und Hive wird von Data Engineers zunehmend erwartet. Auch wenn ihre Rolle nicht die der Data Scientists ist, erwarten die Unternehmen, dass Data Engineers in der Lage sind, Daten zu analysieren, um die Datenqualit\u00e4t zu \u00fcberwachen.<\/strong> In einigen kleineren Unternehmen sind die Rollen weniger klar getrennt und die Funktionen von Data Scientists und Data Engineers werden manchmal zusammengef\u00fchrt.<\/p>

Kenntnisse in mathematischen und statistischen Prinzipien der Analyse<\/strong> sind erforderlich, um Daten zu manipulieren und richtig zu verarbeiten. Ebenso sind Kenntnisse der Datenmodellierung erforderlich, um zu wissen, wie man Tabellen und Partitionen strukturiert oder bestimmte Attribute wiederherstellt.<\/p>

Dateningenieure und Dateningenieurinnen m\u00fcssen eine allgemeine Programmiersprache<\/strong> wie Python<\/a>, Java oder Go beherrschen und eventuell auch Kenntnisse in spezielleren Sprachen wie Scala, Julia oder Perl haben. Mit diesen Sprachen k\u00f6nnen Data Engineers Datenpipelines entwickeln, statistische Modelle implementieren, Analysen durchf\u00fchren oder auch Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen.<\/p>

Heutzutage m\u00fcssen Data Engineers auch eine Vorstellung davon haben, was Ma<\/a>chine<\/a> Learning<\/a>, De<\/a>ep<\/a> Learning<\/a> und k\u00fcn<\/a>stliche<\/a> Intelligenz<\/a> sind. Diese Technologien sind nach wie vor das Fachgebiet der Data Scientists<\/a>, aber auch hier m\u00fcssen Data Engineers sie verstehen, um ihre Kollegen und Kolleginnen unterst\u00fctzen zu k\u00f6nnen.<\/p>

Da sich fast alle Unternehmen dem Cloud Computing zuwenden, m\u00fcssen Data Engineers schlie\u00dflich Cloud-Plattformen <\/strong>wie AWS<\/a>, Google Cloud<\/a>, Microsoft Azure <\/a><\/strong>und ihre verschiedenen Big-Data-Dienste beherrschen.<\/p>

Schlie\u00dflich m\u00fcssen sie im Hinblick auf die Umsetzung von Data-Projekten in die Produktion bestimmte DevOps-Tools kennen: Versionierungstools, Virtualisierungs-Tools, APIs, Monitoring- und Automatisierungs-Tools\u2026<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t\n

Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t

Neben diesen konkreten Skills besteht eine der wichtigsten Eigenschaften von Data Engineers darin, dass sie sich schnell in eine unbekannte Technologie einarbeiten k\u00f6nnen. Dadurch sind sie in der Lage, mit dem unaufh\u00f6rlichen Aufkommen neuer Technologien im schnelllebigen Bereich der Data Science Schritt zu halten.<\/p>

In Bezug auf die „Soft Skills“ m\u00fcssen Dateningenieure und Dateningenieurinnen auch kommunikationsf\u00e4hig<\/strong> sein, um mit anderen Abteilungen zusammenzuarbeiten und die Ziele und Bed\u00fcrfnisse der Unternehmensleitung zu verstehen.<\/p>https:\/\/youtu.be\/vNNoNs_VeWc\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tStarte eine zertifizierte Weiterbildung\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t

Gehalt und Karrierechancen – Wie viel verdient ein Data Engineer?<\/h3>\t\t\n\t\t

Laut Glassdoor verdienen Data Engineers<\/strong> in den USA durchschnittlich 137.776 US-Dollar pro Jahr<\/strong>. Die Gehaltsspanne reicht von 110.000 bis 155.000 US-Dollar pro Jahr, je nach Qualifikation, Erfahrung und Standort.<\/p>

Senior Data Engineers<\/strong> hingegen verdienen im Durchschnitt 172.603 US-Dollar pro Jahr<\/strong>. Ihre Jahresgeh\u00e4lter reichen von 152.000 bis 194.000 US-Dollar.<\/p>

In Deutschland <\/strong>ist das durchschnittliche Jahresgehalt deutlich niedriger. Ebenfalls laut Glassdoor liegt es bei 62.041 Euro.<\/strong><\/p>

Laut unserer engenen Umfrage, die wir im Juli 2020 bei 30 Unternehmen der wichtigsten franz\u00f6sischen Aktiengesellschaften durchgef\u00fchrt haben, verdienen Data Engineers in Frankreich zwischen 35.000 und 60.000 Euro pro Jahr. Ab einem bestimmten Niveau an Fachwissen kann das Gehalt jedoch in die H\u00f6he schnellen. (In diesem Artikel <\/a>findest Du die Umfrage<\/a>).<\/p>

Angesichts der raschen Entwicklung von Big Data<\/a> werden Data Engineers <\/strong>von Unternehmen aller Branchen immer h\u00e4ufiger eingestellt<\/strong>. Seit 2012 ist die Zahl der Stellen um mehr als 400 % gestiegen und hat sich 2016 fast verdoppelt.<\/p>

Dies ist auf die Zunahme des Datenvolumens, die zunehmende Nutzung von Daten durch Unternehmen und die steigende Komplexit\u00e4t der Datenverarbeitungstechnologien zur\u00fcckzuf\u00fchren. In Zukunft ist davon auszugehen, dass die Rolle von Data Engineers in Unternehmen immer wichtiger und unverzichtbarer wird.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Data Engineer vs. Data Analyst vs. Data Scientist<\/h3>\t\t\n\t\t
 <\/th>Data Engineer<\/th>Data Scientist<\/th>Analyst (Data Analyst)<\/th><\/tr><\/thead>
Hauptaufgaben<\/td>Entwurf, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines, Datenbankverwaltung, Datenqualit\u00e4tssicherung, Datenintegration, Aufbau skalierbarer Dateninfrastrukturen<\/td>Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und -algorithmen, Durchf\u00fchrung komplexer Datenanalysen, Erstellung von Machine-Learning-Modellen, Modellvalidierung und -optimierung<\/td>Datenerfassung und -bereinigung, Datenanalyse und -visualisierung, Erstellung von Berichten und Dashboards, Identifizierung von Trends und Mustern, Durchf\u00fchrung statistischer Analysen<\/td><\/tr>
F\u00e4higkeiten<\/td>Programmierkenntnisse (z. B. Python, SQL), Datenbankmanagement, Datenmodellierung, Big Data-Technologien, Datenverarbeitung, ETL (Extraktion, Transformation, Laden), Datenqualit\u00e4tssicherung<\/td>Programmierkenntnisse (z. B. Python, R, SQL), Statistikkenntnisse, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Algorithmenentwicklung, Modellierung und -validierung<\/td>Datenanalyse, Statistikkenntnisse, Datenvisualisierung, Berichterstattungstools, Datenabfrage und -manipulation (SQL), Excel<\/td><\/tr>
Werkzeuge\/Technologien<\/td>Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken, ETL-Tools, Data-Warehouse-Plattformen<\/td>Python, R, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Notebook, Data-Science-Plattformen<\/td>SQL, Excel, Power BI, Tableau, statistische Analysetools<\/td><\/tr>
Schwerpunkt<\/td>Datenverarbeitung, Dateninfrastruktur, Datenintegration, Datenqualit\u00e4t<\/td>Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen, statistische Analysen<\/td>Datenanalyse, Berichterstattung, Trend- und Mustererkennung<\/td><\/tr>
Bildungsanforderungen<\/td>Informatik, Datenmanagement, Datenbanken, Programmierung<\/td>Informatik, Mathematik\/Statistik, maschinelles Lernen, Data Science<\/td>Mathematik\/Statistik, Datenanalyse, Business Intelligence<\/td><\/tr>
Branchen<\/td>Technologie, E-Commerce, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Medien, Energie, Fertigung usw.<\/td>Technologie, Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Beratung, Forschung usw.<\/td>Alle Branchen, in denen Datenanalyse zur Unterst\u00fctzung von Entscheidungen und zur Erzielung von Erkenntnissen eingesetzt wird<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

Es ist wichtig anzumerken, dass es \u00dcberschneidungen zwischen den Rollen geben kann und die genauen Verantwortlichkeiten je nach Unternehmen und Projekt variieren k\u00f6nnen. Die oben genannten Informationen dienen als grober Leitfaden f\u00fcr die Unterschiede zwischen den Rollen.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Was studiert man um Data Engineer zu werden?<\/h3>\t\t\n\t\t

Um Data Engineer<\/strong> zu werden, gibt es verschiedene Studieng\u00e4nge und Ausbildungspfade sowie Weiterbildungen, etwa von Liora, die Dir die erforderlichen Kenntnisse und F\u00e4higkeiten vermitteln k\u00f6nnen. Hier sind einige Studieng\u00e4nge, die relevant sein k\u00f6nnen:<\/p>

  1. Informatik:<\/strong> Ein Bachelor- oder Masterstudiengang in Informatik bietet eine solide Grundlage in Programmierung, Datenbanken, Softwareentwicklung und Datenverarbeitung. Dieser Studiengang vermittelt Ihnen die grundlegenden Konzepte und Techniken, die f\u00fcr eine Karriere als Data Engineer wichtig sind.<\/p><\/li>

  2. Datenmanagement oder Datenbanken:<\/strong> Ein Studiengang, der sich speziell auf Datenmanagement, Datenbanken und Datenmodellierung konzentriert, kann dir das n\u00f6tige Wissen \u00fcber die Strukturierung und Verwaltung von Daten vermitteln. Sie lernen, wie man Datenbanken entwirft, optimiert und verwaltet, was f\u00fcr die Arbeit als Data Engineer von gro\u00dfer Bedeutung ist.<\/p><\/li>

  3. Wirtschaftsinformatik oder Management of Information Systems:<\/strong> Diese Studieng\u00e4nge kombinieren Informatikkenntnisse mit betriebswirtschaftlichem Know-how. Sie decken Themen wie Datenanalyse, Datenmanagement, Gesch\u00e4ftsprozessoptimierung und Informationssysteme ab, die f\u00fcr die Arbeit als Data Engineer relevant sind.<\/p><\/li>

  4. Data Science:<\/strong> Ein Studium im Bereich Data Science kann dir helfen, ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Datenanalyse, statistische Methoden, maschinelles Lernen und Algorithmenentwicklung zu entwickeln. Obwohl Data Science und Data Engineering unterschiedliche Schwerpunkte haben, k\u00f6nnen Kenntnisse im Bereich Data Science wertvoll sein, um komplexe Datenanalysen und Modellierungsaufgaben durchzuf\u00fchren.<\/p><\/li><\/ol>

    Es ist auch wichtig anzumerken, dass nicht alle Data Engineers einen formellen Studiengang in einem dieser Bereiche absolvieren. Viele Data Engineers erwerben ihre F\u00e4higkeiten durch praktische Erfahrungen, Selbststudium und Weiterbildungskurse.<\/strong><\/a> Es gibt eine Vielzahl von Online-Ressourcen, Kursen und Zertifizierungen, die Ihnen helfen k\u00f6nnen, spezifische Kenntnisse und F\u00e4higkeiten im Bereich Data Engineering zu erwerben.<\/p>

    Letztendlich ist es f\u00fcr einen Data Engineer wichtig, ein fundiertes Verst\u00e4ndnis von Datenbanken, Datenverarbeitung, Datenintegration, Big Data-Technologien<\/strong>, ETL-Prozessen und Programmierung zu haben. Ein Studium in einem der oben genannten Bereiche kann Ihnen dabei helfen, diese Kompetenzen zu entwickeln, aber praktische Erfahrungen und kontinuierliches Lernen sind ebenfalls entscheidend, um in diesem Beruf erfolgreich zu sein.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tStarte eine zertifizierte Weiterbildung\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\thttps:\/\/youtu.be\/4FGd_FPA1-Q

    Du wei\u00dft alles \u00fcber den Beruf von Data Engineers. Wenn dieser Beruf Dich interessiert, kannst Du Dich \u00fcber unsere Weiterbildung zum Data Engineer<\/a> informieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n

    Entdecke unsere Weiterbildung zum Data Engineer<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t

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    Data Engineers bzw. Dateningenieure und Dateningenieurinnen haben die Aufgabe, die Daten so aufzubereiten, dass die Data Scientists sie analysieren k\u00f6nnen. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du \u00fcber diesen Beruf im Bereich Big Data wissen solltest. Big Data und Data Science entwickeln sich st\u00e4ndig weiter und immer mehr Berufe entstehen in diesem Bereich. Heute m\u00f6chten wir […]<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":72530,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-138881","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138881","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=138881"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138881\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217455,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138881\/revisions\/217455"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/72530"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=138881"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=138881"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}