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Datenintegration und Prozessautomatisierung für Fintech-Startup in Berlin
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst Zugriff auf drei anonymisierte Datensätze (CRM-JSON, Transaktions-SQLite, Rechnungs-CSV) mit jeweils 10.000 Datensätzen. Entwickle in Python eine modulare Datenpipeline mit objektorientierter Architektur, die Extraktion, Transformation und Laden (ETL — ein Standardverfahren zur Datenintegration) durchführt. Implementiere Datenqualitätsprüfungen (Dublettenerkennung, Formatvalidierung, Referenzintegrität) und erstelle ein automatisiertes Reporting in Form von aggregierten Kennzahlen und Visualisierungen. Die Lösung muss dokumentiert, fehlertolerant und erweiterbar sein. Erfolg ist erreicht, wenn das Management anhand deines Dashboards den monatlichen Umsatz pro Kundensegment nachvollziehen kann.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie können heterogene Datenquellen in einer wachsenden B2B-Fintech-Umgebung zuverlässig integriert, qualitätsgeprüft und in entscheidungsrelevante Kennzahlen überführt werden?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Komplexe Datenintegrationsszenarien mit Python und objektorientiertem Design lösen
- Datenqualitätsmanagement in realistischen, heterogenen Datenlandschaften implementieren
- ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden — Standardverfahren zur Datenintegration) modular und wartbar entwickeln
- Ergebnisse technischer Datenprojekte für Management und Investoren aufbereiten und kommunizieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Analyst
Die Erstellung von Management-Reports aus integrierten Datenquellen ist Kernaufgabe eines Data Analysts. Diese Challenge vertieft die Fähigkeit, technische Datenpipelines in geschäftliche Erkenntnisse zu überführen und Stakeholdern zu kommunizieren.
Dieses Projekt schärft
- python
- data-manipulation
- etl-pipeline-design
Junior Data Engineer
Die Challenge entspricht in Umfang und Komplexität realen Aufgaben eines Junior Data Engineers: Aufbau von Datenpipelines, Qualitätssicherung und Integration heterogener Quellen. Die objektorientierte Architektur und Fehlerbehandlung sind direkt übertragbare Kompetenzen.
Dieses Projekt schärft
- python
- etl-pipeline-design
- data-quality-management
Business Analyst
Die Übersetzung fragmentierter Daten in konsistente Management-Informationen erfordert analytisches Denken und Verständnis für Geschäftsprozesse. Diese Schnittstellenkompetenz ist zentral für Business Analysts in digitalen Unternehmen.
Dieses Projekt schärft
- data-quality-management
- api-integration
- data-manipulation
Data Science Intern
Die Datenaufbereitung und -integration bildet die Grundlage für anschließende Data-Science-Projekte. Diese Challenge vermittelt das Verständnis für Datenlandschaften und -qualität, das Data Science Interns für Modellierungsaufgaben benötigen.
Dieses Projekt schärft
- python
- data-manipulation
- data-quality-management
Noch eine Sache