Big Data Grundlagen

Kurs-ID 7639-0088-20230102
Datum 02.01.2023 bis 27.01.2023
Dauer 4 Wochen
Unterrichtszeiten Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
Kosten k. A.
Zielgruppe <p>Der Lehrgang richtet sich an Personen, die einen fundierten Einstieg in das Thema Big Data suchen.</p>
Abschluss Zertifikat/Teilnahmebestätigung
Förderung Arbeitsagentur, Jobcenter, Beschäftigungs- und Qualifizierungsgesellschaften, BFD, DRV
Präsenzkurs Keine Angabe.
mind. Teilnehmerzahl 6
max. Teilnehmerzahl 25
URL des Kurses Details beim Anbieter
Anmelde URL des Kurses Direkte Anmeldung beim Anbieter
spezielles Angebot für Dozenten Nein.
Veranstaltungsort
 
alfatraining Bildungszentrum GmbH
Georgstrasse 15
88212 Ravensburg

 

AbendkursBildungsgutscheinBarierrefreier Zugang
NeinJaNein

 

Beschreibung
Big Data Grundlagen - Technologien, Strategien und Trends:

Grundlagen Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Anforderungen an Daten
Data Governance
Datenbereinigung

Was ist Big Data? (ca. 4 Tage)
Die fünf Vs: Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity
Chancen und Risiken großer Datenmengen
6 Schritte des CRISP-DM Industriestandards
Data Warehouse, Data Lake
Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science
Was ist Data Mining?

Verteilte Systeme (ca. 3 Tage)
SQL/NoSQL
Was ist Web 2.0?
Begriffserläuterung Cloud-Computing
Einsatzmöglichkeiten von Google, Hadoop, Spark
MapReduce

Datenmanagement (ca. 2 Tage)
ETL (extract, transform, load)
Datenerfassung, -speicherung, -analyse und
-verwendung

Relationale Datenbanken, SQL (ca. 2 Tage)
Entitätsmengen
Relationen
Datenbanken/Tabellen
Schlüsselfelder
Einsatz Indizes
Datenbanksystemtypen
Datentypen: Standard- und spezielle Datentypen
Beziehungen zwischen Relationen
Entity-Relationship-Modell

NoSQL (ca. 2 Tage)
Grenzen von relationalen Abfragesprachen
Cap-Theorem
ACID vs. Base
No-SQL Technologien

Rechtliche Grundlagen (ca. 2 Tage)
GDPR
Datenschutz und -sicherheit
DSGVO
Das Bundesdatenschutzgesetz

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

 

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