Grundlagen von Big Data und Hadoop

• Einführung in Big Data und Hadoop: Machen Sie sich mit den Konzepten von Big Data und ihren Merkmalen vertraut und erfahren Sie, wie Hadoop in das Big-Data-Ökosystem passt.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Vergewissern Sie sich, dass Ihr System alle notwendigen Voraussetzungen für die Installation und den Betrieb von Hadoop erfüllt, z. B. ausreichend Arbeitsspeicher, Verarbeitungsleistung und die richtigen Softwareversionen.
• Hadoop-Installation: Laden Sie Hadoop herunter und installieren Sie es auf Ihrem System oder Cluster. Folgen Sie dabei den detaillierten Installationsanleitungen für eine Einzelknoten- oder Mehrknoteninstallation.
• Überblick über die Hadoop-Architektur: Verstehen Sie die Architektur von Hadoop, einschließlich seiner Schlüsselkomponenten wie HDFS, MapReduce und YARN, und wie sie bei der Verarbeitung von Big Data zusammenwirken.
• HDFS-Einrichtung und -Konfiguration: Konfigurieren und Einrichten des Hadoop Distributed File System (HDFS) zur Speicherung großer Datenmengen, wobei die korrekte Dateiverwaltung und Replikation sichergestellt wird.
• MapReduce-Programmiermodell: Lernen Sie die Prinzipien von MapReduce kennen, wie es Aufgaben in Map- und Reduce-Phasen unterteilt und wie man einfache MapReduce-Aufträge mit Java schreibt und ausführt.
• YARN-Ressourcenverwaltung: Verstehen Sie die Rolle von YARN bei der Ressourcenverwaltung und Auftragsplanung und wie es Hadoop ermöglicht, über große Cluster zu skalieren.
• Dateningestion und -verarbeitung: Lernen Sie, wie Sie Daten in Hadoop einspeisen und effizient verarbeiten können, um sicherzustellen, dass Ihre Big-Data-Workflows für Geschwindigkeit und Skalierbarkeit optimiert sind.
• Praktische Hadoop-Übungen: Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch das Schreiben und Ausführen von MapReduce-Jobs, die Interaktion mit HDFS und die Verwendung von YARN für das Ressourcenmanagement.
• Datenanalyse und Visualisierung: Erkunden Sie Methoden zur Analyse von Big Data in der Hadoop-Umgebung und erstellen Sie benutzerdefinierte Visualisierungen für Dateneinblicke.
• Optimierung und Fehlerbehebung: Lernen Sie Best Practices zur Optimierung der Hadoop-Leistung, zur Identifizierung von Engpässen und zur Fehlerbehebung bei MapReduce-Jobs und HDFS.
• Anwendungsfälle aus der Praxis: Verstehen Sie die realen Anwendungen von Hadoop in verschiedenen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel, und erfahren Sie, wie Big Data-Analysen diese Sektoren verändern.
• Sicherheit und Zugriffskontrolle: Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen in Hadoop, einschließlich der Konfiguration von Benutzerzugriff, Verschlüsselung und Datenschutzpraktiken zur Wahrung der Datenintegrität.
• Systemüberwachung und -wartung: Richten Sie Überwachungstools ein, um den Zustand und die Leistung Ihres Hadoop-Systems zu überwachen, und lernen Sie, wie Sie das System regelmäßig warten und aktualisieren können.
• Upgrades und Aktualisierungen: Halten Sie Ihr Hadoop-System mit den neuesten Versionen, Patches und Verbesserungen auf dem neuesten Stand, um kontinuierliche Leistung und Sicherheit zu gewährleisten.

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

Einführung

• Verstehen und Definieren des Begriffs "Big Data". Was ist damit gemeint?
• Was ist neu an Big Data

Einführung in den Begriff "Big Data"

• Was ist damit gemeint?
• Was ist neu?
• Grundlagen der technologischen Architektur: Hadoop, NoSQL-Datenbanken
• Big Data & Cloud
• Überblick über die gängigsten Data-Mining-Prozesse sowie typische Anwendungsszenarien
• Big Data Projektplanung
• Big Data & Gesellschaft

Grundlagen der technologischen Komponenten und Architekturen von Big Data

• Entwicklung eines Verständnisses für Big-Data-Architekturen
• Vorstellung der Hadoop-Plattform als zentrales Werkzeug

Hadoop-Kernkomponenten

• Erläuterung des Hadoop-Dateisystems (HDFS) mit praktischer Übung
• Erläuterung von Map / Reduce mit praktischer Übung in Python und Hadoop Streaming
• Beispiel für Map / Reduce in Java mit praktischer Übung

Wichtige Hadoop-Werkzeuge

• Apache Pig mit praktischer Übung
• Einführung in SQL (falls erforderlich)
• Apache Hive und praktische Übungen
• Cloudera Impala und praktische Übungen

Für den Einsatz von Hadoop

• Verständnis der Begriffe On Premise, Appliance, IaaS, PaaS, SaaS, DaaS
• Wichtige Technologieanbieter und ihre Dienstleistungen
• Eigenes Verständnis und strategische Überlegungen zur eigenen Wertschöpfung

Apache Spark

• Einführung in Scala (falls erforderlich)
• Apache Spark mit RDDs mit praktischer Übung
• Apache Spark mit DataFrames und praktischen Übungen Optionen

NoSQL-Datenbanken

• Überblick über NoSQL-Datenbanken und ihre wichtigsten Vertreter
• Praktische Übungen zu HBase

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

Die Schulung Grundlagen von Big Data und Hadoop ist ideal für die folgenden Personen:

Dateningenieure: Fachleute, die für den Entwurf, den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur und der Tools verantwortlich sind, die für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich sind.

Big-Data-Entwickler: Entwickler, die lernen möchten, wie man Big-Data-Anwendungen mithilfe des MapReduce-Programmiermodells von Hadoop erstellt und optimiert.

Datenwissenschaftler: Diejenigen, die komplexe Daten analysieren und interpretieren, um Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, und die ein tieferes Verständnis für die Rolle von Hadoop bei Big-Data-Analysen erlangen möchten.

IT-Fachleute: Systemadministratoren, Netzwerktechniker und andere IT-Mitarbeiter, die für die Verwaltung von Hadoop-Clustern, die Gewährleistung der Systemzuverlässigkeit und die Konfiguration von Umgebungen für die Verarbeitung von Big Data zuständig sind.

Business Intelligence-Analysten: Analysten, die mit großen Datensätzen arbeiten und ihre Fähigkeiten zur Verarbeitung und Analyse von Daten mit Hadoop verbessern möchten.

Software-Ingenieure: Ingenieure, die ihre Fähigkeiten um Big-Data-Technologien, insbesondere Hadoop, erweitern möchten, um skalierbare Datenverarbeitungsanwendungen zu entwickeln.

Projektmanager in datengesteuerten Branchen: Projektmanager, die Big-Data-Projekte beaufsichtigen und die zugrundeliegenden Technologien und Arbeitsabläufe verstehen müssen, um Teams effektiv zu führen.

Unternehmer oder Startups: Gründer oder Teammitglieder von Startups, die skalierbare Big-Data-Lösungen aufbauen und einen Einblick in die Möglichkeiten von Hadoop gewinnen möchten.

Studierende der Datenwissenschaft oder Informatik: Personen, die eine Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen oder Informatik anstreben und praktische Fähigkeiten in Big-Data-Technologien wie Hadoop erwerben möchten.

Business-Analysten: Fachleute, die verstehen müssen, wie Big-Data-Systeme funktionieren, um Geschäftsentscheidungen und Innovationen mithilfe umfangreicher Datenanalysen voranzutreiben.

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

Grundlegende Kenntnisse in Computerwissenschaften: Ein grundlegendes Verständnis der Informatik, insbesondere von Datenstrukturen, Algorithmen und der Funktionsweise von Computersystemen, ist hilfreich.

Kenntnisse in Programmierung: Erfahrung in einer Programmiersprache wie Java, Python oder Scala ist vorteilhaft, da Hadoop-Anwendungen häufig mit diesen Sprachen entwickelt werden, insbesondere bei der Erstellung von MapReduce-Jobs.

Vertrautheit mit Betriebssystemen: Grundlegendes Wissen über Betriebssysteme, insbesondere Linux, ist erforderlich, da Hadoop häufig auf Linux-basierten Systemen betrieben wird und die meisten Verwaltungsaufgaben in der Kommandozeile erfolgen.

Verständnis von Datenbanken: Grundlegendes Wissen über relationale und nicht-relationale Datenbanken und deren Struktur hilft, das Konzept der verteilten Speicherung und des Datenmanagements innerhalb von Hadoop besser zu verstehen.

Kenntnisse in Netzwerken: Grundlegende Kenntnisse über Netzwerktechnologien und -protokolle sind von Vorteil, da Hadoop-Cluster häufig über mehrere Knoten hinweg verteilt sind und die Kommunikation zwischen den Knoten eine wichtige Rolle spielt.

Mathematische Grundlagen: Ein grundlegendes Verständnis von Mathematik, insbesondere von Statistik und Algorithmen, kann hilfreich sein, um die Big-Data-Analysen und die Verarbeitung mit Hadoop zu verstehen.

Vertrautheit mit Cloud-Technologien: Da Hadoop oft in Cloud-Umgebungen eingesetzt wird, sind grundlegende Kenntnisse über Cloud-Technologien und -Plattformen wie AWS oder Azure von Vorteil.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Big Data und Hadoop, mit denen Sie Ihr Fachwissen in den Bereichen Datenanalyse, Visualisierung und fortgeschrittene Analysetools nachweisen können. Zu den beliebtesten Zertifizierungen gehören:

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
Hortonworks Certified Apache Hadoop Developer
MapR Certified Hadoop Developer
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate 
IBM Certified Data Engineer - Big Data

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Big Data und Hadoop ab, z. B. die Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze, die Konfiguration von Hadoop-Clustern und die Entwicklung von MapReduce-Jobs.

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 variieren je nach Zertifizierung. 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 Grundlagen von Big Data und Hadoop 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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