Kursbeschreibung

Java Development kombiniert mit Advanced Data & AI Engineering und NoSQL ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für datengetriebene Innovation. Die Weiterbildung vermittelt fundiertes Wissen in Java, Data Science und Deep Learning und qualifiziert Teilnehmende für komplexe Projekte - abgerundet durch die international anerkannte Java Programmer SE Zertifizierung.
Data Scientist: Big Data Management mit SQL und R (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Big-Data-Systeme
- Datenanalyse/-auswertung/-management
- Datenströme/Batchverarbeitung
- Datenschutz etc.

Data Scientist: Datentransformation (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Datenmanagement-Systeme
- Delta SQL vs. NoSQL
- Metadatenmanagement mit dem Data Lake
- Data Reconciliation und andere Aufbereitungsmethoden
- Operationalisierung von Datenmanagement

Data Scientist: Neuronale Netze und Deep Learning (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Überblick Neuronale Netze
- Netztypen
- Initialisierung und Training Neuronaler Netze mit Python
- Analyse von Lernverhalten und Bilddaten
- Fehlerbehandlung

Datenbankentwickler: NoSQL Datenbanken mit MongoDB und Redis (Dauer: ca. 4 Wochen)

- NoSQL-Datenbankmodelle und Einsatzszenarien
- MongoDB Installation, Konfiguration und Replikation
- Abfragen, Indizes und Performance in MongoDB
- Datensicherung und Wiederherstellung in MongoDB
- Redis-Datentypen, Replikation und Persistenz
- Werkzeuge und Oberflächen für Redis und MongoDB


Development Expert: Java Entwickler mit Oracle Certified Professional SE (Dauer: ca. 12 Wochen)

Lehrgangsziele


- Vertiefung der Java-Kenntnisse über die Grundlagen hinaus mit Fokus auf professionelle Softwareentwicklung
- Einsatz moderner Programmierparadigmen wie funktionale Programmierung und Multithreading
- Vorbereitung auf die Oracle Certified Professional Java SE Programmer-Zertifizierung
- Fähigkeit zur Entwicklung performanter, skalierbarer und wartbarer Anwendungen


Kursinhalte


- Klassen entwerfen
- Aufbau modularer und erweiterbarer Klassenhierarchien
- Entwurfsmuster
- Einführung in bewährte Architekturmuster zur Lösung typischer Designprobleme
- Fehlerbehandlung
- Erweiterte Nutzung von try-catch-finally und benutzerdefinierten Exceptions
- Innere Klassen
- Anwendung lokal verschachtelter Klassen zur Strukturierung komplexer Objekte
- Funktionale Interfaces
- Nutzung von Lambda-Ausdrücken und funktionalen Schnittstellen für flexible Programmierung
- Generics
- Erstellung typunabhängiger Datenstrukturen und Methoden
- Collections
- Verwaltung dynamischer Datenmengen mit Listen, Sets, Maps etc.
- Funktionale Programmierung
- Einführung in Paradigmen wie Streams, Pipelines und funktionale Transformationen
- IO und NIO.2
- Effiziente Datei- und Netzwerkzugriffe mit klassischen und neuen Java-APIs
- Datum und Zeit API
- Arbeit mit modernen Zeitformaten (LocalDate, ZonedDateTime)
- Formatierung, Internationalisierung und Lokalisierung
- Erstellung sprach- und länderspezifischer Ausgaben
- Threads
- Erstellung und Synchronisation paralleler Prozesse
- JDBC
- Zugriff auf relationale Datenbanken über Java Database Connectivity
- Projekt
- Anwendung der erlernten Inhalte im Rahmen eines Java-Gesamtprojekts
- Prüfungsvorbereitung
- Intensive Vorbereitung auf die OCP-Zertifizierungsprüfung