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Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick

Webinar - PROKODA GmbH

Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick
Termin Ort Preis*
03.03.2025- 04.03.2025 online 1.892,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Wahrnehmungen und Definitionen:

  • Grenzen klassischer Datenbanken und Tools
  • Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Echtzeitanalyse
  • Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
  • Real und Near-Real Time Analytics, Streaming, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI)
  • Data Warehouse, Grenzen von ETL
  • Data Lake Konzepte, ELT, In Memory Analytics
  • Big Data Tag Cloud der Assoziationen

Technologien und Anforderungen:

  • GRID Konzepte für Massiv Parallel Processing (MPP)
  • Verteilte Dateisysteme, DAS, NAS, SAN
  • Infrastrukturmanagement: Scale Out vs. Scale Up
  • MAP/REDUCE, In Memory Data, Columnar Data Organization
  • CAP-Theorem, ACID, BASE
  • Replikationsverfahren
  • NoSQL und NewSQL
  • Big Data und Cloud Computing
  • Machine Learning und Deep Learning

Produkte und Herstellerstrategien:

  • Apache HADOOP Core, Apache HADOOP Common: HBASE, Hive, Pig, Oozie, Flume, Kafka, Zookeeper etc.
  • Beyond HADOOP: Apache Spark - Streaming, Machine Learning, SQL und Graph, Apache Flink
  • Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft HDInsight
  • Cloud-Based Services: AWS Lex, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure
  • Google Tensorflow
  • ORACLE, IBM, SAP, SAS, Microsoft
Zielgruppe:
ZielgruppeDas Seminar ”Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Ueberblick” wendet sich an IT-Architekten, Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, Software-Ingenieure, DB-Administratoren und Data Warehouse Gestalter.VoraussetzungenDas Seminar ”Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Ueberblick” setzt allgemeine IT-Kenntnisse, Kenntnisse in DB-Technologien und Speicherkonzepten voraus. Data Warehouse (DWH) Kenntnisse sind vorteilhaft.
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