Seminar Talend Data Engineering Professional

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung und Einordnung
• Thematische Schwerpunkte
• Schrittweise Lernstruktur
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Vorkenntnisse

Zielsetzung und Einordnung

Der Kurs richtet sich an Entwicklungsteams, die über Grundlagen hinaus robuste, wartbare und performante Talend-Lösungen erstellen müssen. Im Mittelpunkt steht professionelle Data-Engineering-Arbeit mit klaren Standards für Struktur, Wiederverwendung, Fehlerbehandlung, Konfiguration, Qualitätssicherung und technische Übergabe.

Die viertägige Dauer ist erforderlich, da Architektur-, Entwicklungs-, Qualitäts- und Betriebsaspekte zusammengeführt werden. Behandelt werden nicht nur einzelne Komponenten, sondern Muster für produktionsnahe Pipelines: modulare Jobs, Joblets, Kontextstrategien, Logging, Performanceanalyse, Datenqualitätsregeln und Release-Vorbereitung.

Thematische Schwerpunkte

• Architektur robuster Jobs, modulare Designs und Wiederverwendungsbausteine
• Komplexe Transformationen, Datenabgleiche, Lookup-Strategien und Kontrollflüsse
• Fehlerbehandlung, Transaktionslogik, technische Auditierung und Wiederanlauf
• Performance, Speicherverhalten, Pushdown-Überlegungen und Laufzeitanalyse
• Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und technische Quarantänepfade
• Kontextmanagement, Deployment-Vorbereitung und Entwicklungsstandards

Schrittweise Lernstruktur

1. Anforderungen in wiederverwendbare Job- und Komponentenstrukturen zerlegen.
2. Metadaten, Kontexte und Namenskonventionen für ein wartbares Projekt standardisieren.
3. Komplexe Transformations- und Prüfpfade mit kontrollierten Zwischenständen umsetzen.
4. Fehler-, Audit- und Wiederanlaufkonzepte in die Job-Struktur integrieren.
5. Performance-Engpässe analysieren und technische Optimierungsoptionen anwenden.
6. Releasefähige Artefakte mit Dokumentation, Testnachweisen und Betriebsinformationen vorbereiten.

Praxisübungen

Ein mehrstufiger Data-Engineering-Fall wird umgesetzt: mehrere Quellen, Stammdatenabgleich, Validierungen, Fehlerausleitung, Zielbeladung, Auditinformationen und Performanceanalyse. Der Fall wird schrittweise von einem einfachen Prototyp in eine produktionsnahe Pipeline überführt. Dadurch werden technische Designentscheidungen und ihre Auswirkungen sichtbar.

Zielgruppe und Vorkenntnisse

Geeignet für erfahrene Talend-Entwickler, Data Engineers, technische Leads und Architekten. Erforderlich sind sichere Grundlagen in Talend Studio sowie Verständnis für Datenbanken, Dateien, Schnittstellen, Transformationslogik und betriebliche Anforderungen.