
Dein kostenloses Training im Data Engineering
Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts - aber nur wenige können sie wirklich nutzen. In unserer Data Academy lernst du genau das: Du arbeitest an realen Use Cases mit Python sowie SQL, beherrschst Cloud-Plattformen und wendest Machine Learning in der Praxis an. In diesem intensiven Training entwickelst du ein technisches Profil, das in fast jeder Branche händeringend gesucht wird. Mach dich fit für den Arbeitsmarkt und starte deine IT-Karriere – kostenlos, praxisnah und mit besten Zukunftsperspektiven.
Trainingsstart
Trainingsende
Ausbildungsort & -sprache
Prestudies
Umfang des Trainings
Arbeitsort

Mit Data Engineering die digitale Zukunft bauen
Data Engineering ist das Fundament jeder datengetriebenen Strategie. Es verwandelt riesige, komplexe Datenmengen in klare Strukturen und macht Informationen erst nutzbar - die unverzichtbare Basis für Business Intelligence, Reporting und Künstliche Intelligenz.
Als Data Engineer wirst du zum Architekten der Informationsflüsse. Du konzipierst und entwickelst skalierbare Datenpipelines, managst Cloud-Infrastrukturen und nutzt Technologien wie Python, SQL und Machine Learning, um reale Probleme zu lösen. Deine Arbeit ermöglicht es Unternehmen, aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Ob in der Analyse, im Pipeline-Building oder im Cloud-Management - du sorgst dafür, dass Systeme sicher und effizient laufen.
Das Wichtigste im Überblick
Kostenloses Training: In dieser Academy erhältst du die Chance, kostenlos an einem umfangreichen 14-wöchigen Programm im Bereich Data Engineering teilzunehmen.
Internationale Klasse: Das Training findet mit Teilnehmenden aus Skandinavien, Finnland, Schweiz sowieso Deutschland statt und wird vollständig remote auf Englisch durchgeführt.
Limitierte Plätze: Für Deutschland steht nur ein Platz zur Verfügung - Wer dabei sein will, sollte also nicht lange zögern.
Dein Karrierestart: Bis zum Abschluss des Programms wird Academic Work nach einem passenden Einsatz für dich suchen. Um die Chancen zu erhöhen, suchen wir deshalb gezielt an unserem Standort München.
So läuft das Training ab
Das Programm basiert auf dem Prinzip des Accelerated Learning – einer intensiven, praxisnahen Lernmethode mit hohem Tempo, kurzen Theorieeinheiten und einem starken Fokus auf Feedback und praktische Anwendungen.
Das Training umfasst 4 Wochen Prestudies und 14 intensive Wochen Training (inkl. 2 Wochen Sommerpause 20.07 - 31.07.). Wichtig: Da der Trainingszeitraum (13.04. - 14.08.26) nicht entlohnt wird, mach dir bitte frühzeitig Gedanken zu der Finanzierung deiner Lebensunterhaltskosten. Dafür übernehmen wir deine gesamten Trainingskosten.
Academic Work wird in der gesamten Zeit nach einem passenden Einsatz in Arbeitnehmerüberlassung oder Direktvermittlung mit mind. 40.000€ Jahresbrutto für dich suchen, sodass du im besten Fall nach erfolgreichem Abschluss direkt in deine neue Karriere starten kannst.
Programminhalte
- Introduction to Data Engineering
- Data Pipelines and ETL
- Data Storage and Management
- Data Visualization and Reporting
- Cloud Computing and Containerization
- Machine Learning and Automation
- Agile Teamwork and Projects
- API Development and Integration
- Data Quality and Governance
Wir suchen Teilnehmende...
- mit eigenständiger Arbeitsweise und ausgeprägter Flexibilität, Lösungsorientierung sowie Stressresistenz
- mit fließenden Deutsch- und Englischkenntnissen (min. C1)
- mit einer grundlegenden Reisebereitschaft
- mit einer gültigen Arbeitserlaubnis
Von Vorteil sind grundlegende Kenntnisse in Python oder Java sowie erste Erfahrungen mit SQL.
Das sind wir
Academic Work Academy
Academic Work Academy ist ein Konzept der Academic Work Germany GmbH und bietet gemeinsam mit unserem Trainingsanbieter Brights Intensivausbildungen auf Basis der Trainingsmethode Accelerated Learning an. Ziel ist die Vorbereitung und Ausbildung von Menschen mit den richtigen Skills und Ambitionen im Hinblick auf neue Herausforderungen und Karrieren.
Milestones
Bewerbungsfrist

Launch Day

Prestudies
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Training

Graduation Day

Dein Karrierestart

Dein Bewerbungsprozess
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