Geh über manuelle Trigger hinaus und bau Workflows, die von selbst laufen. Du erstellst ereignisgesteuerte Automatisierungen mit Webhooks, verbindest Workflows mit dem Producer-Consumer-Muster und planst wiederkehrende Aufgaben mit bedingter Logik.

Ereignisgesteuerte n8n-Workflows mit Webhooks

Einen Webhook empfangen und antworten

Validierung zu einem Webhook-Workflow hinzufügen

Verschachtelte Webhook-Daten extrahieren und transformieren

Kommunikation zwischen n8n-Workflows

Einen Producer-Consumer-Workflow erstellen

Die Antwort eines nachgelagerten Workflows verarbeiten

n8n-Automatisierungen planen

Einen geplanten Workflow konfigurieren

Einen geplanten Workflow anpassen, um per POST nachgelagert zu senden

Ereignisgesteuerte und geplante Automatisierungen aufbauen

Verbinde deine Workflows mit der Außenwelt. Du holst Live-Daten aus externen APIs, transformierst und validierst sie mit JavaScript- und Python-Code-Nodes und speicherst Ergebnisse in n8n Data Tables, damit deine Automatisierungen wissen, was bereits verarbeitet wurde.

Daten von externen APIs abrufen

Wetterdaten von einer API abrufen

API-Ergebnisse mit Query-Parametern filtern

Daten mit Code-Knoten transformieren und validieren

Einen JavaScript-Code-Node ausführen und lesen

Einen Python-Code-Node ausführen und lesen

Einen vorhandenen Code-Knoten anpassen

Daten mit Data Tables speichern

Workflow-Daten schreiben und lesen

Nur neue Einträge verarbeiten

Arbeiten mit APIs, Code und Data Tables

Bewältige reale Datenkomplexität im großen Maßstab. Du verarbeitest große Datensätze in kontrollierten Batches, zerlegst verschachtelte Strukturen und setzt sie wieder zusammen und extrahierst wiederverwendbare Logik in Sub-Workflows für ein sauberes, modulares Automatisierungsdesign.

Schleifen und Stapelverarbeitung

Daten in Batches verarbeiten

Ratenbegrenzungen mit Verzögerungen handhaben

Daten aufteilen, aggregieren und zusammenfassen

Verschachtelte Daten in einzelne Items aufteilen

Gruppierte Zusammenfassungen berechnen

Aufteilen, verarbeiten und wieder zusammenführen

Teil-Workflows und modularer Aufbau

Einen Sub-Workflow verbinden

Bestellungen an unterschiedliche Sub-Workflows weiterleiten

Fortgeschrittene Datenverarbeitung und Workflow-Muster

Mach deine Automatisierungen produktionsreif. Du fügst Fehlerbehandlung mit Validierungs-Checkpoints und Fallback-Routing hinzu, baust Logging und Output-Auswertung für Observability ein und führst alles in einem Capstone-Workflow zusammen, der zuverlässig unbeaufsichtigt laufen kann.

Fehlerbehandlung und Fallbacks

Validierungs-Checkpoints durchsetzen

Erstelle einen Error-Monitor-Workflow

HTTP-Fehler weiterleiten statt anhalten

Workflowergebnisse auswerten und protokollieren

Logging-Checkpoints mit Data Tables hinzufügen

Baue ein Qualitäts-Gate zur Ausgabe-Evaluierung

Eine produktionsreife Automation erstellen

Baue die End-to-End-Capstone-Pipeline zusammen

Glückwunsch!

Zuverlässigkeit und Produktionsreife

Bring deine n8n-Skills aufs nächste Level und baue autonome, produktionsreife Workflow-Automatisierungen. In diesem Kurs gehst du über manuelle Trigger hinaus, erstellst ereignisgesteuerte Workflows mit Webhooks, planst wiederkehrende Aufgaben und verbindest Workflows mit dem Producer-Consumer-Muster. Du holst Daten aus externen APIs, transformierst sie mit Code-Nodes und speicherst Ergebnisse in Data Tables. Komplexe Datensätze verarbeitest du mit Schleifen, Batching sowie Split-and-Aggregate-Mustern. Zum Schluss fügst du Fehlerbehandlung, Logging und Output-Auswertung hinzu, damit deine Automatisierungen verlässlich unbeaufsichtigt laufen können. Am Ende setzt du einen vollständig produktionsreifen Workflow zusammen, der alle Muster vereint.

<h2>Ereignisgesteuerte und zeitgesteuerte Automatisierungen erstellen</h2> Du gehst zunächst über manuelle Auslöser hinaus und erstellst n8n-Workflows, die selbstständig ablaufen. Du erstellst ereignisgesteuerte Automatisierungen mit Webhook-Triggern – empfängst eingehende Daten, validierst Payloads und sendest benutzerdefinierte HTTP-Antworten. Sie extrahieren und transformieren verschachtelte JSON-Felder und verbinden anschließend separate Workflows mithilfe des Producer-Consumer-Musters: Ein Workflow sendet Daten per POST, ein anderer verarbeitet sie. Außerdem automatisierst du wiederkehrende Aufgaben mit dem Schedule Trigger und kombinierst zeitbasierte Ausführung mit bedingter Logik, um zu steuern, wann Aufgaben tatsächlich ausgeführt werden.<br><br> <h2>API-Daten abrufen, Code schreiben und Ergebnisse speichern</h2> Als Nächstes integrierst du externe Datenquellen in deine Automatisierungen. Mit dem HTTP-Request-Knoten im GET-Modus rufst du Live-Daten aus REST-APIs ab, passt Antworten mit Abfrageparametern an und strukturierst tief verschachteltes JSON in übersichtliche, nutzbare Felder um. Du führst vorgefertigte JavaScript- und Python-Skripte in Code-Nodes aus, um Daten umzuwandeln, zu validieren und anzureichern – und lernst so, Code zu lesen, zu verstehen und anzupassen, ohne ihn von Grund auf selbst schreiben zu müssen. Außerdem speicherst du Ergebnisse zwischen Workflow-Ausführungen hinweg mithilfe der integrierten Datentabellen von n8n und implementierst eine Deduplizierungslogik, damit deine Automatisierungen idempotent und bei wiederholter Ausführung sicher sind.<br><br> <h2>Komplexe Daten in großem Maßstab verarbeiten</h2> Mit wachsenden Datensätzen lernen Sie Strategien kennen, um große Datenmengen und komplexe Datenstrukturen zu bewältigen. Du verarbeitest große Datensätze stapelweise mit dem Loop Over Items-Node und fügst Wait-Nodes hinzu, damit du die API-Ratenlimits einhältst. Mit Split Out zerlegst du verschachtelte Arrays – etwa Rechnungspositionen oder Bestelldetails – in einzelne Zeilen, verarbeitest jede davon und setzt sie anschließend mit Aggregate wieder zusammen oder berechnest mit Summarize gruppierte Statistiken. Außerdem lagern Sie gemeinsame Logik mithilfe des Knotens „Execute Sub-Workflow“ in wiederverwendbare Teil-Workflows aus. So bleiben Ihre Automatisierungen übersichtlich, modular und leicht zu warten.<br><br> <h2>Fehlerbehandlung hinzufügen und produktionsreife Pipelines bereitstellen</h2> Zum Abschluss machst du deine n8n-Automatisierungen so robust, dass sie in der Produktion unbeaufsichtigt laufen. Du setzt die Datenvalidierung mit den Nodes „Stop and Error“ durch, erstellst mit dem „Error Trigger“ zentrale Workflows zur Fehlerüberwachung und behandelst Fehler einzelner Nodes souverän, indem du sie über Fehlerausgänge weiterleitest. Du ergänzt die Observability durch Logging-Checkpoints und Qualitätsprüfungen bei der Bewertung der Ausgaben. Der Kurs gipfelt in einem praxisorientierten Abschlussprojekt, in dem du eine vollständige Pipeline von Anfang bis Ende entwickelst – mit zeitgesteuerten API-Abrufen, Datentransformation, Deduplizierung, Stapelverarbeitung und Qualitätsbewertung – und sie anschließend für den Produktiveinsatz absicherst. Am Ende verfügen Sie über die Fähigkeiten, autonome n8n-Automatisierungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, auf deren zuverlässigen, selbstständigen Betrieb Sie vertrauen können.

Introduction to Workflow Automation with n8n

Erstelle robuste, produktionsreife n8n-Automationen für API-Abrufe, Datenverarbeitung und Fehlerbehandlung.

n8n-Workflows für Fortgeschrittene

Entwirf robuste, produktionsreife n8n-Automationen: APIs abrufen, Daten stapelweise verarbeiten, Fehler behandeln und zeitgesteuert laufen lassen. 

Marketing Automation Architect

Sub-Workflows und modulare Gestaltung

Ein Workflow für alles!

Modulare Workflows

Sub-Workflows ausführen

Beispiel: Bedingte Verarbeitung

Lass uns üben!

Fortgeschrittene Datenverarbeitung und Workflow-Muster - Teil-Workflows und modularer Aufbau

Teil-Workflows und modularer Aufbau

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