Big Data Kurse 2026: Data Engineering Übersicht

Big Data und Data Engineering Kurse im Überblick für 2026

Im Jahr 2026 bietet der Markt eine Vielzahl von Big Data- und Data Engineering-Kursen. Aus dem Habr-Kurskatalog wurden sechs Programme ausgewählt: drei für Einsteiger und drei für Profis mit SQL- und Python-Kenntnissen. Sie decken ETL, Data Warehouses, Spark, Kafka und Cloud-Plattformen ab. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Merkmale in einer Tabelle zur schnellen Analyse.

| Kurs | Anbieter | Dauer | Format | Besonderheit |

|--------|--------|----------|--------|-------------|

| Data Science Specialist | Yandex Practicum | 13 Monate | Kohortenbasiert | 8 Projekte + Yandex Cloud |

| Data Engineer | karpov courses | 5 Monate | Intensiv | Architektur + Hadoop |

| BI Analyst | Netology | 9 Monate | Online + Webinare | Kafka/Spark Streaming |

| Data Analyst Profession | Skillbox | 12 Monate (5-9 effektiv) | Flexibel | Von Grund auf + 9 Projekte |

| Data Science Specialist, Extended | Yandex Practicum | 17 Monate | Kohortenbasiert | Vollständiger Zyklus bis ML |

Programme für Profis mit Vorkenntnissen

Data Science Specialist von Yandex Practicum

Ein Kurs für fortgeschrittene Fachkräfte: Erfordert SQL und Python. Über 13 Monate lernen Sie DWH-Design mit PostgreSQL inklusive SCD, Data Marts, ETL über Airflow, NoSQL (MongoDB), Kubernetes, Yandex Cloud und Stream-Verarbeitung. Der Arbeitsaufwand beträgt 12 Stunden pro Woche im kohortenbasierten Format mit Fristen. Die Praxis umfasst 8 Projekte mit echten Daten – ETL-Pipelines, Data Lake für E-Commerce und Startups.

Merkmale:

• Niveau: Fortgeschritten
• Zertifikat: Berufliche Weiterbildungsurkunde
• Ratenzahlung: ab 4.080 ₽/Monat

Vorteile: Full Stack von DWH bis Cloud, Mentorunterstützung. Nachteile: Strikte Fristen, Verzögerungen bei Feedback.

Data Engineer von karpov courses

Ein 5-monatiger Intensivkurs für Junior+/Fortgeschrittene. Fokus auf Architektur: PostgreSQL, Greenplum (MPP), Airflow für ETL, Big-Data-Stack (Hadoop, Spark, Hive, Kafka, S3), Yandex Cloud, Visualisierung in Superset/Tableau. Arbeitsaufwand 10-15 Stunden pro Woche mit 3 Sitzungen. Projekt: ETL mit Airflow + Spark + Greenplum, plus 200+ Übungsaufgaben.

Merkmale:

• Niveau: Junior+/Fortgeschritten
• Zertifikat: Auf Russisch/Englisch
• Ratenzahlung: ab 5.792 ₽/Monat

Vorteile: Systematischer Werkzeugansatz, Interview-Simulatoren. Nachteile: Ein Hauptprojekt, schnelles Tempo.

BI Analyst von Netology

9 Monate für Personen mit SQL/Python-Erfahrung. Module: Fortgeschrittenes SQL, DWH, ETL mit Spark/Airflow, Kafka/Spark Streaming, Yandex Cloud, neuronale Netze. Kostenloser Zugang zu Yandex Cloud. Projekte: 6, inklusive OLAP-Cubes und Pipelines. Arbeitsaufwand 8-10 Stunden mit Webinaren und Meetups.

Merkmale:

• Niveau: Erfahren
• Zertifikat: Diplom
• Ratenzahlung: ab 4.092 ₽/Monat

Vorteile: Streaming-Daten, Praxisbeispiele. Nachteile: Erfordert Vorkenntnisse, umfangreiches Material.

Kurse von Grund auf für den Berufseinstieg

Data Analyst Profession von Skillbox

12 Monate (effektiv 5-9), beginnend mit Python/SQL. Dann: ETL/Airflow/Spark/Kafka/Docker, Big Data (Hadoop/HDFS/Spark), Data Lake (ClickHouse), DWH (Greenplum/Power BI), Testing (Great Expectations). Flexibles Tempo, 9 Projekte (6 real), HR-Unterstützung mit Jobgarantie.

Merkmale:

• Niveau: Anfänger
• Zertifikat: Standardzertifikat
• Ratenzahlung: 5.370 ₽/Monat, erste Zahlung nach 6 Monaten

Vorteile: Von Grund auf bis Portfolio, Beschäftigungsunterstützung. Nachteile: Lange Dauer.

Data Science Specialist, Extended, von Yandex Practicum

17 Monate von Grund auf: Python/SQL, DWH, ETL/Airflow, NoSQL, Clouds, Stream-Verarbeitung, ML-Vorbereitung. Kohortenbasiertes Format, 8+ Projekte + Unternehmensfälle. Vertiefung in Geschäftsaufgaben.

Merkmale:

• Niveau: Anfänger
• Zertifikat: Diplom
• Ratenzahlung: ab 13.440 ₽/Monat

Vorteile: Bis zum fortgeschrittenen Niveau, praxisnahe Aufgaben. Nachteile: Lange Dauer, hoher Arbeitsaufwand.

Kriterien für die Wahl eines Data Engineering Kurses

Die Auswahl hängt von Niveau, Format und Zielen ab. Hier sind die wichtigsten Parameter:

• Einstiegsniveau: Anfänger – Kurse mit Python/SQL (11-17 Monate). Mit Vorkenntnissen – Fokus auf Architektur/Big Data (5-13 Monate).
• Format: Kohortenbasiert – Disziplin + Unterstützung. Flexibel – eigenes Tempo. Intensiv – schneller Fortschritt.
• Praxis: Mindestens 5-8 Projekte, echte Daten, Stack (Spark, Kafka, Airflow).
• Unterstützung: Mentoren, Feedback, HR.
• Zertifikat: Diplom für den Lebenslauf.

Prüfen Sie die Anforderungen: Ohne SQL sollten Sie fortgeschrittene Kurse meiden – Risiko von Überlastung.

Was wichtig ist

• Full Stack: ETL (Airflow), Big Data (Spark/Hadoop/Kafka), Clouds (Yandex Cloud), DWH (PostgreSQL/Greenplum).
• Praxis mit echten Daten: 6-9 Projekte für Ihr Portfolio.
• Niveauanpassung: Anfänger lernen Grundlagen, Fortgeschrittene – Architektur.
• Garantien: HR-Unterstützung, Ratenzahlung, Diplome.
• Häufige Nachteile: Fristen, Tempo, Feedback-Verzögerungen.

— Editorial Team