Big Data Schulungen & Inhouse Seminare

Unsere Big Data Seminare behandeln unter anderem:

• Big Data Grundlagen und moderne Datenarchitekturen
• Data Engineering und Datenpipelines
• Airflow, NiFi, dbt und Orchestrierung
• Data Lakes und Lakehouse-Plattformen
• Delta Lake, Iceberg, Databricks, Trino und Presto
• Event Streaming mit Kafka, Flink, Kinesis und Spark Streaming
• Cloud-Plattformen auf AWS, Azure und Google Cloud
• Predictive Analytics, Machine Learning und Generative KI
• Governance, Security und Compliance im Big-Data-Umfeld

Für Einsteiger eignet sich vor allem ein Grundlagenkurs zu Big Data, moderner Dateninfrastruktur oder Datenarchitekturen. Diese Seminare vermitteln wichtige Begriffe, Zusammenhänge und Technologien, ohne sofort in tiefe Implementierungsdetails einzusteigen.

Für Data Engineers sind besonders Seminare zu Data Engineering, Datenpipelines, ETL/ELT, Airflow, NiFi, dbt, Python, Lakehouse-Technologien und Cloud-Datenplattformen geeignet. Diese Kurse vermitteln praxisnah, wie skalierbare Datenverarbeitungssysteme entwickelt und betrieben werden.

In diesen Kursen lernen Teilnehmer, wie Datenflüsse aufgebaut, automatisiert, überwacht und produktiv betrieben werden. Typische Themen sind:

• ETL und ELT
• Workflow-Orchestrierung
• Scheduling und Abhängigkeiten
• Monitoring und Fehlerbehandlung
• CI/CD für Datenpipelines
• produktionsreifer Betrieb von Datenplattformen

Im Big-Data-Umfeld bezeichnet Polyglot den gezielten Einsatz mehrerer Datenbank- und Verarbeitungstechnologien innerhalb einer Architektur; denn unterschiedliche Workloads – etwa Streaming, Analytics, Suche oder Transaktionsverarbeitung – haben sehr unterschiedliche Anforderungen an Performance, Skalierung und Datenmodelle.

So werden z. B. relationale Datenbanken für strukturierte Daten, NoSQL-Systeme für hohe Schreiblasten und Graphdatenbanken für Beziehungsanalysen kombiniert. Polyglot-Architekturen erhöhen die fachliche Passgenauigkeit und Performance, erfordern aber saubere Integration, Governance und ein gutes Architekturdesign. In Big-Data- und Lakehouse-Setups ist Polyglot daher eher der Normalfall als die Ausnahme. Finden Sie hierzu unsere Seminar zu Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS.

Die Themen bauen oft aufeinander auf, haben aber unterschiedliche Schwerpunkte. Big Data beschreibt das übergeordnete Feld moderner skalierbarer Datenverarbeitung. Data Engineering fokussiert stärker auf den Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Dateninfrastrukturen. Lakehouse-Seminare beschäftigen sich gezielt mit modernen Speicher- und Architekturkonzepten wie Delta Lake, Apache Iceberg, Databricks, ACID-Transaktionen und der Trennung von Storage und Compute.

Ein Data-Engineering-Seminar ist besonders dann sinnvoll, wenn Sie Datenpipelines planen, aufbauen oder betreiben möchten. Der Kurs „Data Engineering - Skalierbare Datenpipelines und Big Data Technologien“ vermittelt fortgeschrittene Fähigkeiten für die Gestaltung moderner Dateninfrastrukturen, die Planung und Implementierung skalierbarer Datenpipelines sowie Best Practices in Datenintegration und Datensicherung. Er richtet sich unter anderem an IT-Fachkräfte, Softwareentwickler, Data Analysts und Data Scientists.