{"id":181440,"date":"2023-07-23T20:47:39","date_gmt":"2023-07-23T19:47:39","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181440"},"modified":"2023-10-30T13:36:04","modified_gmt":"2023-10-30T12:36:04","slug":"data-pipeline-was-du-noch-nicht-wusstest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-pipeline-was-du-noch-nicht-wusstest","title":{"rendered":"Data Pipeline: Was du noch nicht wusstest"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181440\" class=\"elementor elementor-181440\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-346ac0e8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"346ac0e8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66a3b706 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"66a3b706\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h3>Eine Data Pipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verst\u00e4ndlichen Format darzustellen. Unternehmen nutzen Datenpipelines, um spezifische gesch\u00e4ftliche Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von realen Daten zu treffen. Alle verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tze (interne oder externe) werden analysiert, um diese Informationen zu erhalten.<\/h3>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b17e099 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b17e099\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Eine Data Pipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verst\u00e4ndlichen Format darzustellen. Unternehmen nutzen Datenpipelines, um spezifische gesch\u00e4ftliche Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von realen Daten zu treffen. Alle verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tze (interne oder externe) werden analysiert, um diese Informationen zu erhalten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-390b502 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"390b502\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a4475e9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2a4475e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Pipeline vs. ETL-Pipeline<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66e1e2c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"66e1e2c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Obwohl sich die Begriffe &#8222;Data Science Pipelines&#8220; und &#8222;ETL-Pipelines&#8220; beide auf den Prozess der&lt; \u00dcbertragung von Daten von einem System in ein anderes beziehen, gibt es wesentliche Unterschiede zwischen den beiden:<\/p><ul><li>Die ETL-Pipeline endet, wenn die Daten in ein Data Warehouse (Datenlager) oder eine Datenbank geladen werden. Die Data Science Pipeline endet nicht an dieser Stelle, sondern beinhaltet zus\u00e4tzliche Schritte wie Feature Engineering oder Machine Learning.<br \/>ETL-Pipelines beinhalten immer einen Schritt der Datentransformation (ETL steht f\u00fcr Extract Transform Load), im Gegensatz zu Data Science Pipelines, bei denen der Gro\u00dfteil der Schritte mit den Rohdaten durchgef\u00fchrt wird.<\/li><li>Data Science Pipelines laufen in der Regel in Echtzeit ab, w\u00e4hrend ETL-Pipelines die Daten in Bl\u00f6cken oder in regelm\u00e4\u00dfigen Zeitabst\u00e4nden \u00fcbertragen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46970b39 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"46970b39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"350\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176195\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees-300x131.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees-768x336.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bc7590f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3bc7590f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6befb754 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6befb754\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist die Data Pipeline wichtig?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-363a0e8c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"363a0e8c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Unternehmen erstellen jeden Tag <strong>Milliarden von Daten,<\/strong> und jede dieser Daten enth\u00e4lt verwertbare Informationen. Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datalore-die-kollaborative-data-science-plattform\">Data <\/a>Pipeline holt das Maximum aus den Informationen heraus, indem sie die Daten aller Teams zusammenf\u00fchrt, sie bereinigt und in einer leicht verst\u00e4ndlichen Form pr\u00e4sentiert. Dadurch k\u00f6nnen schnelle, datengest\u00fctzte Entscheidungen getroffen werden.<\/p><p>Mithilfe einer <strong>Data Pipeline<\/strong> kannst du den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/isolation-forest\">zeitraubenden und fehleranf\u00e4lligen Prozess<\/a> der manuellen Datensammlung vermeiden. Durch den Einsatz intelligenter Tools zur Datenaufnahme (wie <a href=\"https:\/\/www.talend.com\/de\/ps\/free-trial\/?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=talend_ga_emea_fr_fre_dg_search_brand&amp;utm_term=talend&amp;utm_content=talend_exact1&amp;matchtype=e&amp;device=c&amp;placement=&amp;network=g&amp;creative=475875856504&amp;adgroupid=105456247849&amp;campaignid=9118929296&amp;gad=1&amp;gclid=CjwKCAjw6vyiBhB_EiwAQJRopgSoltINRJ3kJyO3c_xzo_n6EKsDSN2l1fYpJdHDeeFJqJs3QDV0RhoCCYYQAvD_BwE\">Talend<\/a> oder Fivetran) hast du st\u00e4ndigen Zugriff auf saubere, zuverl\u00e4ssige und aktuelle Daten, die entscheidend sind, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-642486f0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"642486f0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14939d25 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"14939d25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vorteile von Data Pipelines<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2afe5133 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2afe5133\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ol><li>Die<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/agile-methoden\"> Agilit\u00e4t erh\u00f6hen<\/a>, um auf die sich \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen und Kundenpr\u00e4ferenzen zu reagieren.<br \/>Den Zugang zu Informationen \u00fcber das Unternehmen und die Kunden vereinfachen.<\/li><li>Den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/business-intelligence-fuer-digitales-marketing\">Prozess der Entscheidungsfindung<\/a> beschleunigen.<\/li><li>Datensilos und Engp\u00e4sse beseitigen, die das Handeln verz\u00f6gern und Ressourcen verschwenden.<\/li><li>Den Prozess der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Datenanalyse<\/a> vereinfachen und beschleunigen.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a15058 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a15058\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1060e84 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1060e84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert eine Data Pipeline?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73c70ea3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73c70ea3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bevor du <strong>Rohdaten in die Data Pipeline<\/strong> verschiebst, ist es entscheidend, die spezifischen Fragen zu identifizieren, die die Daten beantworten sollen. Dies hilft den Nutzern, sich auf die interessanten Daten zu konzentrieren, um die richtigen Informationen zu erhalten.<\/p><p>Die Data Science Pipeline besteht aus mehreren Schritten:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-314c02b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"314c02b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Die Beschaffung von Daten<\/strong>.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38c1a4e9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38c1a4e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In dieser Phase werden Daten aus internen, externen und Drittquellen gesammelt und in ein brauchbares Format (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/produktivitaet-steigern-mit-power-query-so-gehts\">XML, JSON, .csv usw<\/a>.) umgewandelt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-512d4351 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"512d4351\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Die Bereinigung von Daten<\/strong>.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-131403ca elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"131403ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dies ist der zeitaufw\u00e4ndigste Schritt des Prozesses. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-quality-10-fehler-die-du-nicht-machen-solltest\">Die Daten k\u00f6nnen Anomalien wie doppelte Parameter,<\/a> fehlende Werte oder irrelevante Informationen enthalten, die bereinigt werden m\u00fcssen, bevor eine Datenvisualisierung erstellt werden kann.<\/p><p>Dieser Schritt kann in zwei Kategorien unterteilt werden:<\/p><ul><li>Durchsicht der Daten, um Fehler, fehlende Werte oder besch\u00e4digte Datens\u00e4tze zu identifizieren.<\/li><li>Bereinigung der Daten, was bedeutet, L\u00fccken zu schlie\u00dfen, Fehler zu korrigieren, Duplikate zu entfernen und irrelevante Datens\u00e4tze oder Informationen zu l\u00f6schen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5676e212 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5676e212\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Datenexploration und -modellierung<\/strong>.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-488aad0e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"488aad0e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem die<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\"> Daten sorgf\u00e4ltig bereinigt wurden,<\/a> k\u00f6nnen sie anschlie\u00dfend zur Identifizierung von Mustern verwendet werden. Hier kommen Machine-Learning-Tools ins Spiel. Diese Tools helfen dir dabei, Muster zu finden und Regeln anzuwenden, die spezifisch f\u00fcr Daten oder Datenmuster sind. Diese Regeln k\u00f6nnen dann an Beispieldaten getestet werden, um festzustellen, wie sich das auf Leistung, Umsatz oder Wachstum auswirken w\u00fcrde.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-126917cd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"126917cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Die Interpretation der Daten<\/strong>.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2989f208 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2989f208\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Schritt geht es zun\u00e4chst darum, die Informationen zu identifizieren und sie mit den Ergebnissen deiner Daten zu korrelieren. Anschlie\u00dfend kannst du deine Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Dashboards oder Berichten an die Unternehmensleiter oder deine Kollegen weitergeben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-347f9d3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"347f9d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Die \u00dcberarbeitung der Daten<\/strong>.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26f29f07 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26f29f07\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn sich die Anforderungen des Unternehmens \u00e4ndern oder mehr Daten verf\u00fcgbar werden, ist es wichtig, dein Modell regelm\u00e4\u00dfig zu \u00fcberpr\u00fcfen und gegebenenfalls zu \u00fcberarbeiten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-349211e0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"349211e0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63d0b62b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63d0b62b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-563cdf08 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"563cdf08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Artikel haben wir die Verwendung von Pipelines in der Datenbranche beschrieben. Als <strong>Data Engineer oder Analytics Engineer<\/strong> musst du Datenpipelines erstellen und pflegen, um deren Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit f\u00fcr die Erstellung von Machine-Learning-Modellen oder im Rahmen von Business Intelligence zu gew\u00e4hrleisten.<\/p><p>Um mehr \u00fcber die Berufe Data Engineer und Analytics Engineer und die von uns angebotenen Ausbildungswege zu erfahren, besuche bitte unsere speziellen Seiten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49ca91f8 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"49ca91f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Data Pipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verst\u00e4ndlichen Format darzustellen. 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