Big Data Schulungen & Inhouse Seminare

Um Big Data zu beherrschen, sollten Sie sowohl technische als auch konzeptionelle Fähigkeiten in den folgenden Bereichen entwickeln:

Grundlegende Big Data-Konzepte:

• Definition und Charakteristika von Big Data (Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, etc.)
• Grundlagen von verteilten Systemen.

Datenverarbeitungs-Frameworks:

• Hadoop: Einschließlich HDFS, MapReduce und YARN.
• Spark: Ein schnelleres Framework als MapReduce, das für Datenverarbeitung, Streaming und maschinelles Lernen verwendet wird.

Big Data-Ökosystem:

• Datenabfragesprachen: Wie Hive und Pig.
• NoSQL-Datenbanken: Wie HBase, Cassandra, MongoDB und Couchbase.
• Daten-Streaming: Kafka, Spark Streaming.
• Workflow-Management: Oozie, Airflow.

Speicherung und Datenmodellierung:

• Konzepte wie Datenpartitionierung, Replikation und Indexierung.
• Entwurf von Datenschemata für Big Data-Anwendungen.

Datenintegration und -verarbeitung:

• Datenimport und -export mit Tools wie Sqoop und Flume.
• Datenreinigung, Transformation und Verarbeitungstechniken.

Maschinelles Lernen:

• Frameworks wie Spark MLlib, H2O und TensorFlow.
• Grundlegende Algorithmen und Modellevaluation.

Big Data in der Cloud:

• Cloud-basierte Dienste wie Amazon EMR, Google Cloud Dataproc und Azure HDInsight.

Optimierung und Performance:

• Best Practices für die Optimierung von Datenabfragen und -verarbeitung.
• Monitoring und Fehlerbehebung von Big Data-Systemen.

Sicherheit und Governance:

• Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung in Big Data-Ökosystemen.
• Daten-Governance-Praktiken und -Tools.

Programmierkenntnisse:

• Sprachen wie Java, Scala und Python.
• Nutzung von APIs und Bibliotheken für Big Data-Frameworks.

• Python: Eine sehr populäre Sprache für Big-Data-Anwendungen. Python verfügt über viele Bibliotheken für Datenanalyse, wie z.B. NumPy, Pandas und SciPy.
• Java: Java ist eine der am häufigsten verwendeten Sprachen für Big-Data-Anwendungen und wird oft für die Hadoop-Plattform verwendet.
• Scala: Scala ist eine JVM-basierte Sprache, die für Big-Data-Anwendungen optimiert ist und oft in der Spark-Plattform verwendet wird.
• R: R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken und wird oft für Datenanalyse und Machine Learning in Big-Data-Anwendungen eingesetzt.
• SQL: SQL ist eine Sprache für die Verwaltung von Datenbanken und wird oft für die Analyse von großen Datenmengen verwendet.

In Big-Data-Systemen werden Daten in der Regel in verteilten Dateisystemen wie Hadoop Distributed File System (HDFS) oder Apache Cassandra gespeichert. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, große Datenmengen auf mehrere Knoten oder Server zu verteilen, um die Verarbeitung und Analyse zu beschleunigen. Für die Verarbeitung und Analyse von Big Data werden oft spezielle Frameworks und Tools wie Apache Spark, Apache Flink oder Apache Kafka verwendet, die für die parallele Verarbeitung auf verteilten Systemen optimiert sind. Diese Tools ermöglichen die Verarbeitung von Daten in Echtzeit und bieten erweiterte Analysefunktionen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Zur Verwaltung und Steuerung dieser Systeme werden oft spezielle Plattformen wie Apache Ambari oder Cloudera Manager verwendet, die eine zentrale Verwaltung und Überwachung der Big-Data-Systeme ermöglichen.