Big Data Einstieg

• Einführung in Big Data: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Big Data, einschließlich der Merkmale, der Bedeutung in verschiedenen Branchen und der Rolle, die sie bei der Analyse und Entscheidungsfindung spielen.
• Überblick über Big Data Tools und Technologien: Verschaffen Sie sich einen Überblick über gängige Big-Data-Tools und -Plattformen wie Hadoop, Apache Spark und cloudbasierte Lösungen, einschließlich ihrer wichtigsten Funktionen und Anwendungen.
• Erkundung des Big-Data-Ökosystems: Erforschen Sie die Komponenten des Big-Data-Ökosystems, wie z. B. Datenspeicherung, -verarbeitung und -visualisierungstools, und verstehen Sie, wie diese Elemente zusammenwirken, um umfassende Big-Data-Lösungen zu erstellen.
• Datenerfassung und -speicherung: Erlernen Sie Techniken zum Sammeln und Speichern von Daten, einschließlich des Verständnisses von strukturierten und unstrukturierten Daten, Data Lakes und Data Warehouses, sowie der Auswahl der geeigneten Speicherlösung für verschiedene Szenarien.
• Einführung in Datenverarbeitungs-Frameworks: Machen Sie sich mit Frameworks wie Hadoop MapReduce und Apache Spark vertraut und lernen Sie, wie sie verteiltes Rechnen handhaben und eine effiziente Big-Data-Verarbeitung ermöglichen.
• Grundlagen der Big-Data-Analyse: Entdecken Sie die Grundlagen der Big-Data-Analytik und konzentrieren Sie sich auf Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen, einschließlich Predictive Analytics, Integration von maschinellem Lernen und Echtzeit-Datenanalyse.
• Praktische Anwendung: Wenden Sie die erlernten Konzepte in praktischen Übungen an, indem Sie Big-Data-Umgebungen einrichten, MapReduce-Programme schreiben und Datensätze mit Tools wie Spark analysieren.
• Datenvisualisierungstechniken: Lernen Sie den Einsatz von Visualisierungstools wie Tableau und Power BI, um Big-Data-Erkenntnisse durch interaktive Dashboards und intuitive Visualisierungen effektiv zu präsentieren.
• Anwendungen aus der realen Welt: Studieren Sie Fallbeispiele und Anwendungen von Big Data in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel, um die praktische Umsetzung und die Vorteile zu verstehen.
• Systemeinrichtung und -konfiguration: Richten Sie Big-Data-Umgebungen ein und konfigurieren Sie sie, einschließlich Hadoop-Clustern und Spark-Umgebungen, und stellen Sie sicher, dass sie für die Dateneingabe und -verarbeitung optimiert sind.
• Automatisierung und Planung: Implementierung von Automatisierungs- und Planungsaufgaben zur Rationalisierung von Datenverarbeitungs-, Analyse- und Berichtsworkflows.
• Leistungsüberwachung und -optimierung: Überwachen Sie die Leistung von Big-Data-Systemen und optimieren Sie Konfigurationen, Ressourcennutzung und Abfrageleistung für mehr Effizienz.
• Sicherheitsmanagement: Erlernen und Implementieren von Sicherheitspraktiken zum Schutz von Daten in Big-Data-Umgebungen, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Maßnahmen zur Zugriffskontrolle.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Big Data Einstieg behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Einführung
• Verteiltes Dateisystem Hadoop (HDFS)MapReduce
• YARN
• Hive
• Pig
• Spark
• HBase
• Weitere Komponenten
• Hardware und Software für Hadoop
• Anwendungsfälle für Hadoop

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

Die folgenden Personen können von der Teilnahme an dieser Schulung profitieren:

Datenanalysten für Anfänger: Personen, die neu auf dem Gebiet der Datenanalyse sind und Grundkenntnisse in Big-Data-Konzepten und -Tools erwerben möchten.

Angehende Datenwissenschaftler: Personen, die sich für einen Einstieg in die Datenwissenschaft interessieren und verstehen möchten, wie Big Data-Frameworks und Analysetechniken eingesetzt werden, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

IT-Fachleute: Systemadministratoren, Netzwerktechniker und Infrastrukturspezialisten, die lernen möchten, wie sie Big-Data-Lösungen in ihrem Unternehmen verwalten und implementieren können.

Business-Analysten: Fachleute, die große Datenmengen analysieren müssen, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen, und die Big-Data-Tools und -Analysetechniken zur Unterstützung ihrer Arbeit verstehen möchten.

Software-Entwickler: Entwickler, die mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Apache Spark und anderen Datenverarbeitungs-Frameworks arbeiten möchten, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Projektleiter: Personen, die Big-Data-Projekte leiten und die Tools, Technologien und Methoden von Big-Data-Lösungen verstehen möchten.

Dateningenieure: Personen, die an der Vorbereitung, Integration und Verwaltung von Daten für die Analyse beteiligt sind und ihre Kenntnisse über Big-Data-Plattformen und -Frameworks vertiefen möchten.

Studenten und Absolventen: Personen, die eine Karriere in datenbezogenen Bereichen anstreben und praktische Erfahrungen mit Big-Data-Tools und -Technologien sammeln möchten.

Unternehmer und Inhaber von Kleinunternehmen: Diejenigen, die Big Data nutzen möchten, um Einblicke in das Kundenverhalten, die Unternehmensleistung oder die betriebliche Effizienz ihrer Unternehmen zu gewinnen.

Manager in datengesteuerten Branchen: Manager und Führungskräfte in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Logistik, die das Potenzial von Big Data zur Optimierung von Abläufen, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit erforschen möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegendes Verständnis von IT und Computern: Ein grundlegendes Verständnis von Computerhardware, Netzwerken und Betriebssystemen ist hilfreich, um sich in der Big Data-Welt zurechtzufinden.

Kenntnisse in Datenbanken: Grundlegendes Wissen über relationale und nicht-relationale Datenbanken, einschließlich SQL, hilft beim Verständnis von Datenmodellen und der Speicherung großer Datenmengen.

Kenntnisse in Programmiersprachen: Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sind von Vorteil, da viele Big Data-Tools wie Apache Spark und Hadoop Programmiersprachen verwenden.

Verständnis von Datenanalyse: Ein grundlegendes Wissen über Datenanalyse, statistische Methoden und grundlegende Analysen kann beim Einstieg in Big Data und bei der Analyse großer Datensätze hilfreich sein.

Grundlegende Cloud-Kenntnisse: Vertrautheit mit Cloud-Computing und -Diensten, wie z.B. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud, da viele Big Data-Plattformen auf der Cloud basieren.

Bereitschaft zur Arbeit mit großen Datenmengen: Ein Interesse an der Arbeit mit großen, unstrukturierten und komplexen Datensätzen sowie an deren Verarbeitung und Analyse.

Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten: Da Big Data-Projekte oft teamorientiert sind, sind gute Kommunikations- und Teamarbeitfähigkeiten wichtig.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Big Data Einstieg, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar erwerben können. Zu den beliebtesten Zertifizierungen gehören:

Cloudera Certified Associate (CCA) Spark und Hadoop Entwickler
Hortonworks Zertifizierter Apache Hadoop Entwickler
Google Cloud Professioneller Datenentwickler
AWS Zertifiziert Big Data - Spezialgebiet
IBM Zertifizierter Dateningenieur - Big Data

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Big Data ab, z. B. die Arbeit mit Hadoop, Apache Spark, Cloud-Plattformen wie AWS und Azure, Data Engineering und Big Data-Analysen.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen hängen von der jeweiligen Zertifizierung ab. Es ist daher wichtig, sich im Vorfeld über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Big Data Einstieg investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
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• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren