Dagster-Schulung für KI-Pipelines
Baue asset-zentrierte Pipelines mit Python, Backfills, Tests und CI/CD für Analytics und KI
- Asset-Graphen in Dagster modellieren
- Partitionen und Backfills steuern
- Sensors und Schedules einsetzen
- 3 Tage
- Aufbau
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Asset-Graphen in Dagster modellieren
- Partitionen und Backfills steuern
- Sensors und Schedules einsetzen
- Tests und CI/CD für Pipelines
- Monitoring und Fehlerpfade planen
- KI-Pipeline mit Embeddings bauen
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Data Engineers: du orchestrierst Python-Pipelines
- Analytics Engineers: du modellierst Datenprodukte
- Python-Entwicklerinnen und Python-Entwickler: du baust ETL-Code
- MLOps-Verantwortliche: du betreibst KI-Pipelines
Das bringst du mit
- Solide Python-Grundlagen, etwa auf Niveau des Python Aufbaukurses
- Grundverständnis für Datenpipelines, Git und SQL-Abfragen
Dein Lernweg
Tag 1: Dagster-Projekt und Asset-Modell
- Dagster-Architektur und asset-zentrierte Denkweise
- Repository-Struktur mit Python-Modulen
- Assets, Ops, Resources und Konfiguration
- Dagster UI für Runs und Lineage
- Erste Materialisierungen mit Metadaten
Tag 2: Orchestrierung, Partitionen und Backfills
- Jobs und Asset Jobs für Ausführungen
- Schedules für regelmäßige Pipeline-Läufe
- Sensors für Ereignisse und Datenankünfte
- Partitionen für Zeit- und Batch-Daten
- Backfills, Retries und Fehleranalyse
Tag 3: Qualität, CI/CD und KI-Pipeline
- Unit-Tests für Assets und Ops
- Asset Checks für Datenqualität
- CI/CD-Prüfungen im Git-Workflow
- Monitoring und Debugging im Team
- KI-Pipeline mit Feature-Daten oder Embeddings
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
3 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
Kurze Trainer-Inputs führen in das jeweilige Dagster-Konzept ein. Danach arbeitet die Gruppe in einem gemeinsamen Repository an Labs mit Assets, Partitionen, Tests, CI/CD und einem KI-Pipeline-Beispiel. Code-Reviews und Debugging-Sessions zeigen typische Fehlerbilder aus Data-Engineering-Projekten.
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
Fragen und Antworten zu Dagster-Schulung für KI-Pipelines
Was ist Dagster im Data Engineering?
Dagster ist ein Python-basiertes Orchestrierungs-Framework für asset-zentrierte Data Pipelines. Assets stehen für Tabellen, Dateien, Feature-Daten oder Embeddings und werden mit Abhängigkeiten, Metadaten und Lineage überwacht.
Brauche ich Dagster-Vorkenntnisse für die Schulung?
Dagster-Vorkenntnisse sind für die Schulung nicht nötig. Python, Git und ein Grundverständnis für Datenpipelines reichen für den Einstieg aus.
Welche Pipeline wird in der Dagster Schulung gebaut?
Die Schulung baut eine produktionsnahe Dagster-Pipeline mit Asset-Graph, Zeitsteuerung und kontrollierten Backfills. Tests, CI/CD und Monitoring werden am selben Repository ergänzt.
Ist Dagster für KI-Pipelines geeignet?
Ja, Dagster eignet sich für KI-Pipelines, weil Feature-Daten, Embeddings und Modellvorbereitung als Assets mit Lineage sichtbar werden. Das Training zeigt diesen Ablauf an einem Python-Beispiel.
Wie unterscheidet sich Dagster von klassischen Workflow-Tools?
Der wichtigste Unterschied liegt im Asset-Graphen: Dagster stellt Datenprodukte und ihre Materialisierung in den Mittelpunkt. Das erleichtert Backfills, Datenqualitätschecks und Ursachenanalyse bei fehlgeschlagenen Runs.
Was passt nach der Dagster Schulung als Vertiefung?
Als Vertiefung passt die MLflow 3 Schulung, wenn dein Team Modellmetriken, Experimente und GenAI-Observability stärker operationalisieren will.
Passende Schulungen
Dagster-Schulung für KI-Pipelines
Nächster Termin: 07. Oktober 2026 · Online
ab1.890 €netto