Big Data Schulungen & Inhouse Seminare

In einer Big Data Weiterbildung erwerben Sie technische und konzeptionelle Fähigkeiten. Die folgenden Themenbereiche bilden dafür die fachliche Grundlage.

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.

Apache Spark ist ein einheitliches Framework für Data Engineering, Data Science und Machine Learning. Es bietet eine schnelle, skalierbare und einfach zu bedienende Engine, die sowohl Batch‑ als auch Streaming‑Verarbeitung unterstützt und mit Python, SQL, Scala, Java oder R verwendet werden kann.
Databricks baut auf Spark auf und liefert eine kommerzielle Lakehouse‑Plattform, die die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. In unseren spezialisierten Seminaren zu Apache Spark und Databricks erfahren Sie, wie Sie skalierbare Datenverarbeitungsjobs entwickeln, Machine‑Learning‑Workloads ausführen und Lakehouse‑Architekturen effizient betreiben. 

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 Seminare zu Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS und Moderne Datenarchitekturen mit Cloud NoSQL & Polyglot Persistence.