Inhalt

Zielgruppe:

• Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern.
• Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten.
• Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten.
• Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind
• Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Kursinhalt:

Big Data: Datenprogrammierung für Big Data Engineering
Die Teilnehmer werden eine solide Grundlage im Bereich Big Data Engineering entwickeln, indem sie sich auf Datenprogrammierung, Workflow-Optimierung und Automatisierung konzentrieren. Sie werden praktische Erfahrung im Schreiben effizienter Skripte, in der Verarbeitung großer Datenmengen und in der Integration skalierbarer Big-Data-Lösungen sammeln. Darüber hinaus werden sie sich mit verteilter Datenverarbeitung, Echtzeit-Datenverarbeitung und Cloud-basierten Architekturen befassen, um die Arbeitsabläufe im Bereich Data Engineering zu verbessern.

Einführung in Data Engineering und Big Data
Verstehen Sie die Rolle von Dateningenieuren bei der Verwaltung großer Datenökosysteme.
Erkunden Sie die 4 Vs von Big Data: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit.
Erfahren Sie mehr über Datenpipelines, Datenerfassung und Transformationsverfahren.

Programmierung für Big Data
Meistern Sie Python und SQL für die Verarbeitung von Big Data und ETL-Workflows.
Implementieren Sie funktionale und gleichzeitige Programmiertechniken zur Leistungsoptimierung.
API-Integrationen und Automatisierung zur Optimierung der Datenerfassung und -transformation erkunden.

Big Data-Verarbeitung mit Hadoop und Spark
Verteilte Computing-Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark verstehen.
Hadoop MapReduce und Spark-Transformationen für die Verarbeitung großer Datenmengen implementieren.
Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitungs-Workflows optimieren.

ETL- und Daten-Workflow-Automatisierung
ETL-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten entwerfen und automatisieren.
Apache Airflow zur Koordinierung und Überwachung von Daten-Workflows verwenden.
Echtzeit-Streaming-Pipelines mit Kafka und Spark Streaming implementieren.

Cloud-basiertes Daten-Engineering
Big-Data-Anwendungen auf AWS, Azure und Google Cloud bereitstellen.
Datenverarbeitungs-Pipelines in einer skalierbaren Cloud-Umgebung optimieren.
Mehr über kosteneffiziente Cloud-Speicher- und -Rechenlösungen erfahren.

Leistungsoptimierung für Daten-Workflows
Optimieren Sie Datenpipelines mithilfe von Indexierungs-, Partitionierungs- und Caching-Techniken.
Implementieren Sie Strategien zur Fehlerbehandlung und Fehlerbehebung in Big-Data-Anwendungen.
Steigern Sie die Effizienz von Arbeitsabläufen durch Automatisierung und Parallelverarbeitung.

Praktische Projekte in der Datenprogrammierung
Erstellen von Datenverarbeitungsskripten für die Handhabung großer Datensätze.
Entwickeln von praxisnahen Daten-Workflows mit Python, SQL und Spark.
Optimieren von Datenverarbeitungsprozessen durch Automatisierung und Leistungsoptimierung.

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i

Unterrichtsart

Online-Seminar