Big Data Engineer

Kurs-ID 15896-2024-06-24
Datum 24.06.2024 bis 16.08.2024
Dauer 8 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, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.
Voraussetzung Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt.
Abschluss Zertifikat „Big Data Engineer“, Zertifikat „Data Engineer“, 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
Georgstrasse 15
88212 Ravensburg

 

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

 

Beschreibung
Big Data Engineers werden zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT- und Datenbanklösungen eingesetzt. Der Kurs erläutert daher die Grundlagen von Business Intelligence, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) sowie die Anforderungen des Data Engineerings.

Data Engineer

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur
Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers
Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten

Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)
Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM
Einführung/Modellierung in der UML
· Klassendiagramme
· Use-Case Analyse
· Aktivitätsdiagramme

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

Datenbanken (ca. 3 Tage)
Grundlagen von Datenbanksystemen
Architektur von Datenbankmanagementsystemen
Anwendung RDBMS
Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen
Praktische und theoretische Einführung in SQL
Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json

Data Warehouse (ca. 4 Tage)
Star Schema
Datenmodellierung
Erstellung Star Schema in RDBMS
Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung
Erstellung Snowflake Schema in RDBMS
Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung
Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5
Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions
Vergleich von state und transaction oriented
Faktentabellen, Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 4 Tage)
Data Cleansing
· Null Values
· Aufbereitung von Daten
· Harmonisierung von Daten
· Anwendung von Regular Expressions
Data Understanding
· Datenvalidierung
· Statistische Datenanalyse
Datenschutz, Datensicherheit
Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.
Data Vault Datenmodellierung
Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



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
datenbank, visualisierung

 

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