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Big Data Schulungen & Inhouse Seminare

Im digitalen Informationszeitalter wachsen die Datenmengen ständig und sprudeln aus immer mehr Quellen. Neben herkömmlichen Unternehmensdaten werden etwa durch mobile Kommunikation, soziale Netzwerke, Maschinen und Sensoren wertvolle Informationen in neuer Quantität und Qualität erzeugt.
Big Data hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Kundenbeziehungen zu verbessern, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und sogar neue Geschäftsmodelle aufzubauen.


Offene Kurse - an vielen Standorten und Online

In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.

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Unsere Seminare zu Big Data:

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Big Data lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen, um Big Data gut zu nutzen?

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.
Welche Programmierungen kann ich für Big Data benutzen?
  • 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.
Wie werden Daten in Big-Data-Systemen gespeichert und verarbeitet?

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.

Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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Haben Sie allgemeine Fragen zur Schulungsorganisation?
Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 

Roland Mladenovic
Seminarberater/-in
Telefon: 0911-65008-222
Email: info@it-schulungen.com

Gerne stehe ich Ihnen für Fragen zur Verfügung.

Michael Deinhard
Geschäftsführer

0911 6500 8 225

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