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ENTDECKE DIE WELT DER DATENANALYSE. UND ENTWIRRE SIE.

Unsere digitalisierte Welt erzeugt eine enorme Menge an Daten, die von Unternehmen und Organisationen besser genutzt werden müssen. Denn sie geben wertvolle Einblicke und neue Erkenntnisse, die wichtig sind, um den Wettbewerbsvorteil zu sichern. Mit Deiner Online-Weiterbildung Big Data Expert (m/w/d) hast Du die Daten im Griff –?und im Blick.

Deine Weiterbildung macht Dich fit für die grundlegenden Konzepte und Techniken der Datenanalyse. Du lernst, wie man Daten sammelt, bereinigt und strukturiert, um sie für die weiterführende Analyse vorzubereiten. Dazu erkundest Du verschiedene Datentypen und -formate und eignest Dir Tools und Technologien an, die zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet werden. Kenntnisse über Hadoop, Apache Spark, NoSQL-Datenbanken und andere Big Data-Frameworks sind ebenfalls mit dabei. Und Du wirst Daten mithilfe von Visualisierungstechniken wie Diagramme, Grafiken und Dashboards effektiv präsentieren können. Im Bereich Machine Learning erfährst Du, wie Du Algorithmen trainierst, um Vorhersagen und Mustererkennung durchzuführen. Mit dem Data Engineering wirst Du Dich ebenfalls intensiv beschäftigen. Damit Du später in der Lage bist, Datenpipelines zu entwerfen und zu entwickeln, komplexe Datenprobleme zu lösen und die Datenqualität zu gewährleisten.

In dieser 5-tägigen Schulung "Groovy Programmierung - Kompaktkurs" lernen Sie die Programmiersprache Groovy umfassend kennen. Sie erhalten ein fundiertes Verständnis von Groovy und seinen Anwendungsbereichen. Es werden Syntax, funktionale Aspekte wie reguläre Ausdrücke, Schleifen und Collections behandelt. Die Integration von Groovy und Java sowie Frameworks wie Spring und Hibernate wird erläutert.

Die verschiedenen Anwendungsbereiche umfassen dynamische Regelwerke, Unit-Tests, Prototyping, dynamische Business Logik und die Entwicklung eigener Domain Specific Languages. Auch Security, Exception Handling, Performance, Multi-Threading und Webanwendungen mit GSP und Groovlets werden besprochen.

Des weiteren werden fortgeschrittene Themen wie Meta Object Programmierung, Meta Programming, erweiterte XML-Verarbeitung, Groovy als REST-API Client und Server, sowie Datenbankprogrammierung mit GORM besprochen. Die Integration wichtiger Java-Bibliotheken wird ebenfalls behandelt. Sie lernen, wie Sie Groovy-Skripting in Java/JEE-Anwendungen richtig einsetzen, wie z.B. für CI/CD mit Jenkins, als Scripting-Sprache in Atlassian Confluence und Jira sowie für ERP-Systeme.

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache Kafka" lernen Sie ein verteiltes und skalierbares Messaging System kennen, welches in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat. Entwickelt bei LinkedIn, ist Kafka heute ein zentrales Apache Projekt. Der Kurs vermittelt einen Überblick über die Komponenten von Kafka sowie die Erstellung von Kafka-Anwendungen im Hadoop-Cluster. Es wird auf den universellen Ansatz von Kafka eingegangen, der eine individuelle Implementierung mit gewissen Herausforderungen erfordern kann, auch wenn Implementierungs-Templates zur Verfügung stehen.

Dieser praxisorientierte Kurs behandelt die Verarbeitung von großen Datenmengen mit Apache Spark und Python. Es werden grundlegende Konzepte von PySpark erläutert und die Integration des Python Datenanalyse Moduls Pandas in PySpark behandelt. Darüber hinaus werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark vorgestellt. Der Kurs bietet einen Überblick über die Analyse großer Datenmengen, Hadoop und Kubernetes, sowie die Verwendung von Spark als Datenverarbeitungsframework. Es werden auch Themen wie das Einladen von Daten, Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), Ausführungsmodelle von Apache Spark und Datenorganisation in Big Data Projekten behandelt. Insgesamt bietet dieser Kurs eine umfassende Einführung in die Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und Python.

Der Kurs ist in drei thematische Bereiche unterteilt, um die Teilnehmer schrittweise an Apache Spark heranzuführen.

Im ersten Teil wird ein knapper Überblick über aktuelle Technologien zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen (Hadoop und Kubernetes) gegeben und die Rolle von Spark als wichtiges Datenverarbeitungsframework erläutert.

Der zweite Teil beinhaltet eine ausführliche Einführung in die Arbeit mit Apache Spark mit Python (PySpark). Dabei werden alle wichtigen Punkte behandelt, wie das Laden von Daten, die Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), die Anbindung verschiedener Datenquellen, di...

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von H

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von H

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
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- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von H

In dieser 3-tägigen Schulung "Talend Open Studio - Big Data, Cloud und Datenbank-Integration" lernen Sie effektives Arbeiten mit Talend Open Studio für Big Data. Die Schulung beginnt mit einem allgemeinen Überblick zur Nutzung des Tools und konzentriert sich anschließend auf fortgeschrittene Themen in den Bereichen Datenintegration, Big Data und Cloud. Sie lernen, professionelle ETL- und ELT-Prozesse zu entwickeln und Bulk-Loads in Datenbanken zu starten, SCD (Slowly Changing Dimensions) zu erstellen und Stored Procedures (SP) aufzurufen.

Im Verlauf des Kurses widmen Sie sich der Anbindung verschiedener Big Data und Cloud-Systeme wie Google BigQuery, Amazon S3, MongoDB und Snowflake. Sie vertiefen Ihre Kenntnisse zum Thema Custom Code und lernen, externe Bibliotheken zu nutzen und eigene Routinen zu entwickeln. Abschließend werden Performance-Tuning und praktische Use-Cases behandelt, um das Gelernte abzurunden.

In dieser 3-tägigen Schulung "Einführung in Apache Spark und SparkSQL" lernen Sie, wie Sie die Basis für Ihr eigenes Spark Data-Warehouse legen. Sie erhalten eine praxisnahe Übersicht über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Apache Spark und die Arbeit mit verschiedenen Datenquellen und -formaten. Anhand von Anwendungen erfahren Sie, wie Sie in Spark effektiv mit strukturierten Daten arbeiten können. Das Seminar bietet Ihnen zum Abschluss einen Ausblick auf weitere professionelle Anwendungen von Apache Spark.

Neue Systeme aufbauen, alte noch nicht ablösen können. Die Systemlandschaft wird immer heterogener und doch sollen die Geschäftsprozesse nicht leiden. Lerne, damit umzugehen.