Big Data Specialist

Kurs-ID 15880-2024-04-29
Datum 29.04.2024 bis 24.05.2024
Dauer 4 Woche(n)
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 Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.
Voraussetzung Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt.
Abschluss Zertifikat „Big Data Specialist"
Förderung Bildungsgutschein (Arbeitsuchende und Arbeitslose), Weiterbildungsförderung für Beschäftigte, Europäischer Sozialfonds ESF (Kurzarbeit oder Transfergesellschaften). Weitere Förderstellen: Berufsförderungsdienst (BFD), die Berufsgenossenschaft (BG) sowie der Rentenversicherungsträger (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 Keine Angabe.
Veranstaltungsort
 
alfatraining Bildungszentrum GmbH
Wilhelm-Binder-Str. 19
78048 Villingen-Schwenningen

 

AbendkursBildungsgutscheinFörderfähig nach Fachkursprogramm des ESFBarierrefreier Zugang
NeinJak. A.k. A.

 

Beschreibung
Big Data Specialists verarbeiten und berechnen große Datenmengen. Der Kurs führt in Apache Frameworks ein, erläutert die MapReduce-Philosophie, die wichtigsten Komponenten sowie den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Er endet mit den Themen NoSQL und HBase sowie der Datenvisualisierung.

Big Data Specialist

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 Apache Frameworks (ca. 2 Tage)
Big-Data-Lösungen in der Cloud
Datenzugriffsmuster
Datenspeicherung

MapReduce (ca. 3 Tage)
MapReduce Philosophie
Hadoop Cluster
Verketten von MapReduce Jobs

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Komponenten (ca. 3 Tage)
Kurzvorstellung von verschiedenen Tools
Datenübertragung
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



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

 

Schlagworte
datenverarbeitung, datenbank, visualisierung

 

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