Big Data Specialist mit Hadoop
| Kurs-ID | 7673-0052-20230227 |
| Datum | 27.02.2023 bis 24.03.2023 |
| 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 mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.</p> |
| Voraussetzung | Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt. |
| 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. |
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Veranstaltungsort
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alfatraining Bildungszentrum GmbH
Belfortstraße 2 69115 Heidelberg |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Barierrefreier Zugang |
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| Nein | Ja | Nein |
| Beschreibung |
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| Big Data Specialist mit Hadoop: Was ist Big Data? (ca. 1 Tag) Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity Chancen und Risiken großer Datenmengen Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science Was ist Data Mining? Einführung in Hadoop (ca. 2 Tage) Grundlagen Hadoop HDFS – das Hadoop Distributed File System Big-Data-Lösungen in der Cloud Datenzugriffsmuster für HDFS Daten-Speicherung in einem HDFS-Cluster MapReduce (ca. 3 Tage) Map Reduce Philosophie Hadoop Cluster Verketten von Map Reduce Jobs Hadoop-Komponenten (ca. 3 Tage) Kurzvorstellung anderer Tools wie beispielsweise Pig und Hive Datenübertragung nach Hadoop YARN-Anwendungen Hadoop JAVA-API Apache Spark NoSQL und HBase (ca. 3 Tage) CAP-Theorem ACID und BASE Typen von Datenbanken HBase Big Data Visualisierung (ca. 3 Tage) Theorien der Visualisierung Diagrammauswahl Neue Diagrammarten Werkzeuge zur Datenvisualisierung Projektarbeit (ca. 5 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse |
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