Seminar / Training
Inhaltsübersicht
- Dauer: 3 Seminartage
- Schwerpunkt: programmatische Metadatenarbeit, Python SDK, API-Muster, Validierung und Engineering-Prozesse
- Format: Trainergeführte Erläuterung, Demonstration und praktische Übungen
- Nutzen: sofort verwendbare Arbeitsmuster, Checklisten und Vorgehensweisen für reale Datenplattformen
Beschreibung
Dieses Seminar behandelt programmatische Metadatenarbeit, Python SDK, API-Muster, Validierung und Engineering-Prozesse im Kontext moderner Datenkataloge und Data-Governance-Prozesse. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Bedienung einzelner Funktionen, sondern die saubere Einordnung in bestehende Datenplattformen, Verantwortlichkeiten und Betriebsabläufe.
Die Inhalte sind praxisorientiert aufgebaut: Zunächst werden Begriffe und Architekturentscheidungen geklärt, anschließend werden typische Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Fehlerbilder nachvollzogen. Dadurch entsteht ein belastbares Vorgehen für Einführung, Betrieb oder fachliche Nutzung von OpenMetadata in Unternehmensumgebungen.
Zielgruppe
- Data Engineers
- Analytics Engineers
- Plattformteams und technische Data Stewards
Lernziele
- Metadata Engineering als reproduzierbaren Entwicklungsprozess verstehen
- Python- und API-Muster für Metadatenpflege anwenden
- Validierungen und Qualitätsprüfungen in technische Abläufe integrieren
- Metadatenänderungen versionierbar und nachvollziehbar organisieren
Schrittweise Seminarinhalte
Block 1: Engineering-Grundlagen
- Schritt 1: Entitäten und Schemas einordnen
- Schritt 2: Namenskonventionen definieren
- Schritt 3: Änderungsarten klassifizieren
- Schritt 4: Entwicklungs- und Produktionsprozesse trennen
Block 2: Python SDK und API-Muster
- Schritt 1: Verbindung und Authentifizierung strukturieren
- Schritt 2: Objekte abfragen
- Schritt 3: Metadaten erzeugen und aktualisieren
- Schritt 4: Fehlerbehandlung und Wiederholbarkeit einbauen
Block 3: Validierung und Qualität
- Schritt 1: Pflichtfelder prüfen
- Schritt 2: Glossar- und Tag-Regeln validieren
- Schritt 3: Owner-Zuordnungen kontrollieren
- Schritt 4: Protokolle für Änderungen erzeugen
Block 4: Automatisierte Workflows
- Schritt 1: Metadaten aus Dateien einlesen
- Schritt 2: Bulk-Änderungen planen
- Schritt 3: Prüfberichte erzeugen
- Schritt 4: Freigabeschritte in technische Abläufe integrieren
Block 5: Praxislab
- Schritt 1: Metadatenpipeline konzeptionell bauen
- Schritt 2: Validierungsregeln anwenden
- Schritt 3: Änderungslauf testen
- Schritt 4: Runbook für Metadata Engineering schreiben
Praxisübungen
- Arbeitsauftrag lesen und fachliche Ausgangslage klären
- Passende OpenMetadata-Funktion oder Organisationsregel auswählen
- Beispielhafte Umsetzung planen oder durchführen
- Ergebnis anhand einer Prüfliste kontrollieren
- Offene Punkte für Betrieb, Governance oder Weiterentwicklung dokumentieren
Voraussetzungen
Python-Grundkenntnisse, API-Verständnis und Erfahrung mit Datenmodellen werden vorausgesetzt.
Seminar und Anbieter vergleichen
Öffentliche Schulung
Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.
Inhausschulung
Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.
Webinar
Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.
Fachbereichsleitung und Trainerkontakt
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René Launa
Telefon: + 43 (720) 022000
E-Mail: rené.launa@seminar-experts.at -
Adam Steyer
Telefon: + 43 (720) 022000
E-Mail:
Seminardetails
| Dauer: | 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich und Webinar: € 1.797 zzgl. MwSt. Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Data Engineers; Analytics Engineers; Plattformteams und technische Data Stewards |
| Voraussetzungen: | Python-Grundkenntnisse, API-Verständnis und Erfahrung mit Datenmodellen werden vorausgesetzt. |
| Standorte: | Bregenz, Graz, Innsbruck, Klagenfurt, Linz, Salzburg, Wien |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 43 (720) 022000 |
Seminartermine
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