Menu
NL
040 246 02 20 Contact
 

Certified Data Engineering Professional (CDEP)

In deze 12-daagse Nederlandstalige opleiding (incl. examen) wordt u opgeleid tot gecertificeerd data engineer

Certified Data Engineering Professional – opleidingsmogelijkheden

Optie 1: 12-daagse klassikale opleiding incl. examen
Optie 2: In-company opleiding

Wat is een data engineer?

Een data engineer - ook wel big data engineer, systeemanalist of systeemspecialist genoemd - is iemand die zich bezighoudt met het bedenken, ontwerpen en ontwikkelen van technische oplossingen die het mogelijk maken grote hoeveelheden data te verzamelen, op te slaan en te analyseren. Als data engineer ontwerpt en bouwt u data pipelines, data streams, data lakes, data API's en allerlei andere informatie producten voor eindgebruikers.

Waarom is de functie van data engineer zo in opkomst?

In de afgelopen jaren stond het verzamelen van data centraal. Inmiddels zitten we in een tijd waarin het verzilveren van data van belang is. Uit tal van recente onderzoeken blijkt dat bijna de helft van de bedrijven - ondanks enorme investeringen in data en analytics - hiertoe niet in staat is. Het is de rol van de data engineer om de organisatie te helpen data optimaal in te zetten om de organisatiedoelstellingen te behalen.

Data engineer is inmiddels een veelgevraagde functie in met name datagedreven organisaties. Door de specifieke vaardigheden van de data engineer is er een enorme behoefte aan goed opgeleide data engineers ontstaan. Inmiddels zijn er zelfs meer vacatures voor data engineers dan voor data scientists. De verwachting is dat het gat tussen vraag en aanbod in de toekomst alleen nog maar groter zal worden.

Doordat het vakgebied van data engineering relatief nieuw is, staan data engineers voor unieke uitdagingen. Zo bestaat er (nog) geen officiële studie waardoor het voor (toekomstige) data engineers belangrijk is in de praktijk relevante ervaring op te doen en daarnaast zo snel mogelijk hoogwaardige kennis te vergaren. Beide doet u op in deze 12-daagse Certified Data Engineering Professional opleiding.

De opleiding in het kort

We starten de opleiding met de concepten die van belang zijn in het data engineering vakgebied. Met behulp van een voorbeeldcode kunt u de eerste stappen zetten als data engineer waarna u vervolgens zelf aan de slag gaat met het ontwikkelen van uw eigen code. Alle voorbeelden, evenals het cursusmateriaal, zijn direct bruikbaar en vormen een waardevolle asset voor uw - nieuwe - data engineering projecten. M.a.w. een onmisbare toolbox voor een snelle (op)start van uw data engineering project(en). Een belangrijk onderdeel van de opleiding is de praktijkopdracht. Onder begeleiding van uw coaches gaat u namelijk uw eigen data engineering project vormgeven.

N.B. U dient rekening te houden met het voorbereiden van de lesdagen en het werken aan opdrachten. Geschat wordt dat u hiermee 4-6 uur per week kwijt bent.

Data engineer in 12 weken

Succesvolle organisaties zullen vanuit het perspectief van informatievoorziening transformeren naar een meer hybride omgeving in termen van gestructureerde en ongestructureerde data systemen. Deze data systemen kunnen op verschillende wijzen worden gevoed, t.w. streaming, batch-geörienteerd of near-realtime. Hiervoor zijn infrastructuren nodig die de huidige vormen en snelheden van dataverwerking aankunnen.

Data engineering is een breed vakgebied en omvat veel verschillende concepten, tools en technologieën. Om u dit vakgebied eigen te maken zult u moeten investeren in deze verschillende concepten, tools en technologieën. De opleiding Certified Data Engineering Professional gaat u helpen om data in de juiste vorm, op de juiste plaats en het juiste tijdstip te krijgen, zodat u eindgebruikers kunt voorzien in hun informatiebehoefte. U zult een gedegen basis krijgen in de beginselen van data management zodat u de continu veranderende datastromen in goede banen kunt leiden. Daarnaast is het van belang dat de data goed beveiligd opgeslagen staan en tevens goed en snel benaderbaar zijn voor de gebruikers. Ook dienen de data gemodelleerd te worden zodat de eindgebruiker deze op een efficiënte manier aangereikt krijgt. In deze opleiding leert u de complete pipeline te ontwerpen en ontwikkelen die voldoet aan alle vooraf gestelde eisen.

Wat leert u in deze certificerende data engineering opleiding?

De 12-daagse opleiding Certified Data Engineering Professional bestaat uit een mix van theorie, praktijk en praktijkopdrachten. De docenten nemen u mee in de beginselen van DAMA, waarbij u meer inzicht krijgt in (big) data management, (big) data architectuur, (big) data infrastructuur, data kwaliteit, data veiligheid, data opslag, data ethiek en data modelling. U krijgt inzicht in de verschillende vormen van een pipeline en u leert de code voor deze pipelines aan te passen. Vervolgens leert u data te transformeren in Spark.

U leert hoe u de betrouwbaarheid van data kunt waarborgen. U krijgt een overzicht van verschillende databases/data stores en wanneer en hoe u deze inzet. U gaat aan de slag met het bouwen van een pipeline met Hadoop, u leert tabellen aan te maken in Hive, een node toe te voegen in een HDFS cluster, enz. De principes van Data Warehousing (DWH), Business Intelligence (BI) en metadata management komen aan de orde. De architectuur en componenten van een logical data warehouse worden behandeld. Dimensional modelling wordt benoemd omdat dit eenvoudig te begrijpen is voor de eindgebruiker, in tegenstelling tot bv. een relationeel model. U leert o.a. de dimensionele modelleertechniek van Kimball kennen en u weet hoe u deze kunt afzetten tegen de relationele en Data Vault modelleertechnieken. U zult in staat zijn om zelf een eenvoudig dimensioneel model te ontwerpen en te bouwen. Als laatste gaat u aan de slag met de organisatorische aspecten van data logistiek. Na afronding van de theoretische modules kunt u deelnemen aan een oefenexamen ter voorbereiding op het theorie examen, presenteert u uw opdracht voor de examencommissie en neemt u deel aan het daadwerkelijke theorie examen. Na het behalen van uw theorie examen en een positieve beoordeling van uw praktijkopdracht ontvangt u uw certificaat!

Voor wie?

In deze opleiding wordt u opgeleid tot gecertificeerd data engineer. De opleiding is van belang voor tal van professionals, zoals informatiespecialisten, (lead) data engineers, data scientists, data analisten, systeemanalisten, systeemspecialisten, software engineers, software developers, operations engineers, Business Intelligence (BI) professionals en vele andere professionals.

Niveau en voorkennis

U heeft geen specifieke voorkennis nodig om succesvol deel te kunnen nemen aan deze opleiding. De opleiding is evenwel behoorlijk pittig en technisch van aard. Wij gaan er daarom vanuit dat u over (minimaal) een HBO werk- en denkniveau beschikt.

Ook interessant voor u!

Naast de Certified Data Engineering Professional kunnen de volgende opleidingen ook interessant zijn voor u en/of uw collega's:

Programma


Certified Data Engineering Professional (CDEP) – lesindeling

DAG I
Certified Data Engineering Professional

  • Wat is (big) data engineering?
  • Welke skills heeft een data engineer nodig?
  • Hoe werken gedistribueerde data stores?
  • Wat is MapReduce en hoe werkt het?

DAG II
Data management proces en big data infrastructuur

  • Een bestand uitlezen van HDFS
  • Een transformatie uitvoeren in Spark
  • REST API uitlezen (met authenticatie) en de data manipuleren
  • Stateless versus stateful processing aanpassen in een Python implementatie van een Apache Kafka en een Apache Flink streaming process

DAG III
Data kwaliteit, data veiligheid, data opslag, operations en Spark

  • Data kwaliteit, data veiligheid en data opslag, bezien vanuit de DAMA optiek
  • Transformeren van data in Spark: data selectie, data cleansing en data aggregatie

DAG IV
Data ethiek, data governance, data integratie, data interoperability, MDM, MRM en Hadoop

  • Data ethiek vanuit de DAMA-optiek: waar liggen grenzen en wanneer dreigen deze overschreden te worden?
  • Data governance: hoe waarborgt u de betrouwbaarheid van data?
  • Data integratie
  • Data interoperability
  • Overzicht van de verschillende databases/data stores (SQL en NoSQL): wanneer en hoe zet je deze in?
  • Hadoop, MongoDB, Neo4, MarkLogic, enz.
  • Praktijk: een pipeline bouwen met Hadoop, tabellen aanmaken in Hive, een node toevoegen in een HDFS cluster, enz.

DAG V
Data modelling en design, data warehousing, Business Intelligence (BI), metadata management en ELK

  • De theorie over data modelling en design
  • De principes van data warehousing, Business Intelligence (BI) en metadata management
  • Praktijk: u gaat een pipeline bouwen in de ELK (Elasticsearch, Logtask, Kibana) stack en de ingelezen data queryen en visualiseren

DAG VI
Data modelling, data logistiek en big data infrastructuur

  • De architectuur en componenten van een logical data warehouse (data lake, landing zone, raw data layer, cleaned data layer, business data layer, enz.)
  • Hoe kunt u het beste de verschillende intelligence ontwikkelstijlen hier op plotten ter ondersteuning van Business Intelligence (BI) en analytics vraagstukken?
  • Containerization: hoe doet u dit m.b.v. Docker?
  • Praktijk: tijdens het praktijkgedeelte gaat u pipelines uirollen en connecties leggen tussen verschillende Docker containers. Daarna gaat u door met het zgn. 'container orchestration' m.b.v. Kubernetes

DAG VII
Data modelling, data logistiek en cloud services

  • Integratie van de data uit de bronsystemen
  • Data Vault concepten
  • OMARIC en OMAFIC
  • Cloud: architectuur, services, de belangrijkste cloud providers en de voor- en nadelen
  • Services in de cloud: containers, Kubernetes, Hadoop, databases, Kafka, enz.
  • Interactie met de cloud: opdrachtregel, API, web-UI, etc.
  • Praktijk: u gaat in Azure aan de slag om het bovenstaande in praktijk te brengen

DAG VIII
Data modelling, data logistiek

  • De presentatielaag
  • De dimensionele modelleertechniek van Kimball
  • De Kimball techniek afzetten tegen de relationele en Data Vault modelleertechnieken die eerder behandeld zijn
  • Praktijk: u gaat zelf een eenvoudig dimensioneel model ontwerpen en bouwen
  • Opstart van de cases waar u zich de komende weken mee bezig gaat houden

DAG IX
Opdracht: per cursist en eventueel in teamverband wordt gewerkt aan een opdracht, een belangrijk onderdeel van uw certificering als data engineer

DAG X
Data logistiek verwerking onder architectuur

  • Data logistiek: organisatorische aspecten
  • Service Level Agreements (SLA)
  • Data Delivery Agreements

DAG XI
Opdracht

  • Werken aan de opdracht

DAG XII
Case presentatie en examen

  • In een voordracht van max. 20 minuten presenteert u uw case aan de examencommissie en uw mede-cursisten. Uw presentatie wordt beoordeeld op diepgang en de business case
  • Feestelijke uitreiking van de Certified Data Engineering Professional (CDEP) certificaten

Brochure aanvragen

Certificaat

Wanneer u slaagt voor uw theorie examen en de praktijkopdracht, dan ontvangt u uw certificering als Data Engineering Professional (CDEP).

Docent(en)

De Certified Data Engineering Professional (CDEP) opleiding wordt gegeven door een team van uiterst ervaren en praktijkgerichte trainers en coaches.

Startdata

De opleiding Certified Data Engineering Professional bestaat uit 12 (donder)dagen die in 12 weken wordt gegeven. De lestijden zijn van 09.30 - 17.00 uur. De opleiding wordt gegeven in de omgeving van Utrecht. U kunt op de volgende data deelnemen:

Certified Data Engineering Professional (CDEP) – opleiding 2020

  • 10, 17 en 24 september plus 1, 8, 15 en 29 oktober plus 5, 12, 19 en 26 november plus 3 december 2020

Certified Data Engineering Professional (CDEP) – opleiding 2021

  • 14, 21 en 28 januari plus 4 en 11 februari plus 4, 11, 18 en 25 maart plus 1, 8 en 15 april 2021

Inschrijven

De kosten van de 12-daagse opleiding Certified Data Engineering Professional (CDEP) bedragen € 6.580,- (excl. BTW) per persoon. Dit bedrag is incl. studiemateriaal, koffie/thee, alle lunches en het examen.

In-company

Al vanaf 5 deelnemers kunnen wij deze opleiding in-house (en op maat) voor u verzorgen. Een in-company opleiding, afgestemd op vragen uit uw eigen organisatie, heeft tal van voordelen, zoals:

  • het bespaart u en uw collega's (reis)tijd, reiskosten en eventuele verblijfskosten
  • u volgt de opleiding in uw eigen werkomgeving
  • organisatiegebonden kwesties kunnen openlijk besproken worden omdat er geen externe deelnemers zijn
  • plaats, tijd en datum bepaalt u zelf
  • vanaf 5 deelnemers is een in-company opleiding vaak zinvol en kostenbesparend

Heeft u voorkeur voor een in-company opleiding? Neem dan contact met ons op voor de mogelijkheden.

Certified Data Engineering Professional (CDEP)

Inschrijven! Brochure IN-COMPANY NIEUWSBRIEF