Das Hauptziel des Big Data-Technologien und -Tools-Seminars für Unternehmen ist es, den teilnehmenden Unternehmen zu vermitteln, wie sie die Potenziale von Big Data effektiv nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar soll den Unternehmen einen Überblick über die verschiedenen Big Data-Technologien und -Tools geben und ihnen zeigen, wie sie diese Technologien in ihren bestehenden Prozessen integrieren können, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Geschäftsziele zu erreichen. Am Ende des Seminars sollten die Unternehmen in der Lage sein, Big Data-Lösungen strategisch einzusetzen und die Chancen und Herausforderungen dieser Technologien besser zu verstehen.
Was ist Big Data? Definitionen und Herausforderungen
Anwendungsgebiete und Beispiele für Big Data in der Industrie
Einführung in die Datenverarbeitung: Batch- vs. Echtzeitverarbeitung
Überblick über gängige Big Data-Technologien und -Tools
Hadoop und MapReduce
Geschichte von Hadoop und seine Bedeutung im Big-Data-Ökosystem
Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce-Paradigma und seine Rolle bei der verteilten Datenverarbeitung
Anwendungsfälle und Vorteile von Hadoop
NoSQL-Datenbanken
Warum NoSQL für Big Data?
Unterschiede zwischen NoSQL und traditionellen SQL-Datenbanken
Einführung in verschiedene NoSQL-Datenbanken: z. B. MongoDB, Cassandra, Couchbase
Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken
Spark-Framework
Einführung in Apache Spark und seine Merkmale
Resilient Distributed Datasets (RDDs) und ihre Rolle in Spark
Spark SQL: Datenabfrage in Spark
Machine Learning mit Spark MLlib
Data Streaming und Kafka
Einführung in Data Streaming und seine Bedeutung für Big Data
Apache Kafka als verteilte Streaming-Plattform
Producer und Consumer in Kafka
Nutzung von Kafka für Echtzeitdatenströme
HBase und BigTable
Einführung in HBase und Google Bigtable
Spaltenorientierte NoSQL-Datenbanken
Unterschiede zu anderen NoSQL-Datenbanken
Anwendungsfälle für HBase und BigTable
Data Processing in der Cloud
Einführung in Cloud-basierte Big Data-Technologien
Amazon Web Services (AWS) für Big Data
Google Cloud Platform (GCP) für Big Data
Azure Cloud Services für Big Data
Data Visualization und BI-Tools
Bedeutung der Datenvisualisierung in Big Data
Einführung in Business Intelligence (BI)-Tools
Datenvisualisierung mit z. B. Tableau, Power BI oder Google Data Studio
Erstellung interaktiver Dashboards für die Datenanalyse
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Big Data-Technologien und -Tools-Seminar richtet sich an IT-Profis, Datenanalysten, IT-Manager, Studenten, Unternehmer und Business-Analysten. Es vermittelt ihnen ein fundiertes Verständnis der Big Data-Technologien und -Tools sowie deren praktische Anwendung in verschiedenen Bereichen. Das Seminar ist für Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand offen und soll ihnen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Fähigkeiten im Umgang mit Big Data zu verbessern.
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