Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, zentrale ETL-Konzepte zu erkennen, Datenstrukturen zu analysieren, CloverETL-Tools anzuwenden, Metadatendefinitionen zu erstellen, JSON- und XML-Formate zu verarbeiten, optimierte Workflows zu entwerfen und reale Fallstudien zur Betrugserkennung auszuwerten. Durch eine Mischung aus grundlegendem Training und fortgeschrittenen Projekten werden die Teilnehmer praktische Erfahrungen beim Aufbau zuverlässiger Datenpipelines und bei der Lösung komplexer Integrationsprobleme sammeln. Die Lernenden werden von einer schrittweisen Reise profitieren, die mit den Grundlagen des Workflow-Designs, der Dateikonvertierung und der Metadatenerstellung beginnt und dann zu fortgeschrittenen Themen wie Schema-Validierung, XML-Mapping und Betrugserkennung führt. Mit praktischen, an Beispielen orientierten Lektionen stellt der Kurs sicher, dass die Lernenden ETL-Prozesse nicht nur konzeptionell verstehen, sondern sie auch sicher in realen Geschäftsszenarien implementieren können. Was dieses Programm einzigartig macht, ist die Integration von konzeptioneller Tiefe mit fallbasierten Anwendungen, insbesondere dem Projekt zur Erkennung von Kreditkartenbetrug. Dieser Ansatz schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Ausführung und hilft den Lernenden, sowohl ihre technischen als auch ihre analytischen Fähigkeiten zu stärken und gleichzeitig für die Herausforderungen der modernen Datenintegration und Betrugserkennung gewappnet zu sein.

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Was Sie lernen werden
Erkennen von ETL-Konzepten, Analysieren von Datenstrukturen und Anwenden von CloverETL-Tools.
Entwerfen Sie Workflows, verarbeiten Sie JSON/XML und validieren Sie Schemata mit Metadaten.
Erstellen Sie Pipelines zur Betrugserkennung und bewerten Sie die Integration in realen Szenarien.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Daten-Mapping
- Kategorie: Data-Warehousing
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Workflow Management
- Kategorie: Aufdeckung von Betrug
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Datenintegrität
- Kategorie: Prozessgestaltung
- Kategorie: Verwaltung von Metadaten
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Datenverarbeitung
Wichtige Details

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September 2025
11 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieses Modul führt die Lernenden in die Grundlagen von CloverETL ein und konzentriert sich dabei auf die zentralen ETL-Konzepte (Extrahieren, Transformieren, Laden), Workflow-Strukturen und die Designer-Tools, die eine nahtlose Datenintegration ermöglichen. Die Teilnehmer lernen, wie man effiziente ETL-Pipelines aufbaut, strukturierte Metadaten erstellt und grundlegende Dateikonvertierungen durchführt. So erhalten sie die praktischen Fähigkeiten, um mit verschiedenen Datenquellen umzugehen und die Datenverarbeitung zu optimieren.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Aufgaben
Dieses Modul taucht in fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken mit CloverETL ein und konzentriert sich auf die Handhabung komplexer JSON- und XML-Formate und die Beherrschung der Datenzuordnung zwischen Quellen und Zielen. Die Teilnehmer lernen, wie man verschachtelte JSON-Daten analysiert und umwandelt, Feldabweichungen durch effektives Mapping auflöst und XML-Extraktions-, Validierungs- und Schreibworkflows implementiert. Am Ende des Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein, hierarchische Datenstrukturen zu verarbeiten, die Compliance mit Schemata zu gewährleisten und strukturierte Ausgaben für eine nahtlose Datenintegration zu liefern.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben
In diesem Modul wird die Fallstudie Credit Card Fraud Detection (CCFD) in CloverETL vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf grundlegenden Konzepten und der Gestaltung des Workflows liegt. Die Teilnehmer lernen Flussdiagramme, die Bearbeitung von Metadaten und die Erstellung von Datensätzen kennen und erhalten ein klares Verständnis dafür, wie man mehrere Datenquellen für die Betrugserkennung standardisiert und integriert.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Aufgaben
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