Big Data Datenanalyse

• Einführung in die Big Data Datenanalyse: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Anwendungen und den Vorteilen der Big-Data-Analyse vertraut, einschließlich ihrer Rolle bei der Lösung komplexer Datenprobleme in verschiedenen Branchen.
• Verstehen von Big Data-Ökosystemen: Lernen Sie die grundlegenden Komponenten des Big-Data-Ökosystems kennen, einschließlich Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken und deren Rolle bei der Verwaltung und Analyse großer Datensätze.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System alle notwendigen Anforderungen für die Installation und den Betrieb von Big-Data-Tools und -Plattformen erfüllt, einschließlich Hardware-, Software- und Netzwerkspezifikationen.
• Installation und Einrichtung: Laden Sie wichtige Big-Data-Software wie Hadoop und Spark herunter, installieren Sie sie und richten Sie sie auf Ihrem System ein, indem Sie die detaillierten Installationsrichtlinien befolgen.
• Konfiguration der Tools: Konfigurieren Sie die installierten Tools entsprechend Ihren Analyseanforderungen, einschließlich der Einrichtung von verteilten Dateisystemen, Verarbeitungsmodulen und Datenspeicherebenen.
• Datenerfassung: Erlernen Sie Methoden zum Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher und Web-Scraping-Tools, um Ihren Datensatz zu erstellen.
• Datenaufbereitung: Bereinigen, transformieren und strukturieren Sie die gesammelten Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten, und gehen Sie dabei auf Probleme wie fehlende Werte, Inkonsistenzen und Normalisierung ein.
• Grundlegende Datenanalysetechniken: Wenden Sie grundlegende Analysetechniken mit Tools wie MapReduce, Python oder R an, um erste Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.
• Fortgeschrittene Analysemethoden: Implementieren Sie maschinelle Lernmodelle, prädiktive Analysen und Clustering-Techniken, um tiefere Einblicke und Muster aus den Daten zu gewinnen.
• Visualisierung und Berichterstattung: Verwenden Sie Visualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Python-Bibliotheken, um überzeugende Visualisierungen und Dashboards zu erstellen und Ihre Ergebnisse effektiv zu präsentieren.
• Automatisierung und Workflow-Design: Entwerfen Sie Workflows und automatisieren Sie Aufgaben wie Dateneingabe, -verarbeitung und -berichterstattung mit Tools wie Apache Airflow oder ähnlichen Pipeline-Lösungen.
• Praxisnahe Fallstudien: Führen Sie praktische Projekte und Fallstudien durch, die reale Datenherausforderungen simulieren und Ihnen die Möglichkeit geben, Ihr Wissen anzuwenden und zu festigen.
• Überwachung der Systemleistung: Lernen Sie, die Leistung Ihrer Big-Data-Umgebung zu überwachen und Probleme im Zusammenhang mit Skalierbarkeit, Ressourcenzuweisung und Engpässen anzugehen.
• Sicherheit und Compliance: Verstehen und implementieren Sie Maßnahmen zur Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von Daten, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Einhaltung gesetzlicher Standards.
• Optimierungstechniken: Erforschung von Strategien zur Leistungsoptimierung, einschließlich Abfrageoptimierung, Ressourcenmanagement und Konfigurationsanpassungen zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze.
• Regelmäßige Updates und Wartung: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Big-Data-Technologien und wenden Sie Updates und Patches an, um eine sichere und effiziente Umgebung zu erhalten.

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

• Hadoop-Sandkasten
• Dateisystem Hadoop (HDFS)
• Sqoop
• Import und Export von Daten aus dem HDFS mit Sqoop
• MapReduce
• Transformation von Protokolldateien mit MapReduce
• Pig
• Filtern und Sortieren von Protokolldaten mit Pig
• Hive
• Verknüpfung von Daten in Hadoop
• MapReduce, Pig und Hive für die Verknüpfung von Daten
• Verwendung von MapReduce, Pig und Hive für die Analyse von Daten
• Testen und Optimieren der Lösung in Hadoop

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

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

Datenanalysten: Fachleute, die für die Interpretation von Daten, die Erkennung von Trends und die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zuständig sind.

Datenwissenschaftler: Personen, die ihr Fachwissen über Big-Data-Tools und fortgeschrittene Analysetechniken erweitern möchten, um komplexe geschäftliche Herausforderungen zu lösen.

IT-Fachleute: Ingenieure, Systemadministratoren und IT-Spezialisten, die ihr Wissen über Big-Data-Ökosysteme und Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken erweitern möchten.

Business Intelligence-Fachleute: BI-Experten, die Big-Data-Analysen in ihre Berichterstattungs- und Entscheidungsfindungsprozesse einbeziehen möchten, um bessere Einblicke zu erhalten.

Entwickler: Softwareentwickler, die an der Erstellung von Big-Data-Anwendungen, der Optimierung von Arbeitsabläufen und der Integration von Datenanalysen in ihre Projekte interessiert sind.

Projektleiter: Manager, die datengesteuerte Projekte beaufsichtigen und ein grundlegendes Verständnis von Big-Data-Prozessen und -Tools benötigen, um ihre Teams effektiv zu führen.

Akademiker und Forscher: Forscher und Akademiker, die an datengesteuerten Studien arbeiten und Fähigkeiten im Umgang mit und der Analyse von großen Datensätzen benötigen.

Unternehmer und Führungskräfte in der Wirtschaft: Entscheidungsträger, die Big Data für die strategische Planung, die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils nutzen möchten.

Studenten und Absolventen: Personen, die eine Laufbahn in den Bereichen Datenanalyse, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen anstreben und praktische Fähigkeiten in der Big-Data-Analyse erwerben möchten.

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

Grundlegendes Verständnis von Datenanalyse: Teilnehmer sollten ein grundlegendes Verständnis von Datenanalysekonzepten wie Dateninterpretation, statistische Methoden und Datenvisualisierung haben.

Technische Grundkenntnisse: Basiswissen in IT und Software, insbesondere in Betriebssystemen (Windows, Linux) und grundlegender Programmierung, ist hilfreich.

Kenntnisse in Programmiersprachen: Grundlegende Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python, R oder Java wird empfohlen, da diese häufig in der Big-Data-Analyse verwendet werden.

Verständnis von Datenbanken: Grundlegende Kenntnisse in Datenbankmanagementsystemen (SQL und NoSQL) und deren Funktionsweise sind von Vorteil.

Mathematische und statistische Grundlagen: Teilnehmer sollten mit grundlegenden mathematischen und statistischen Konzepten vertraut sein, um analytische Modelle zu verstehen und anzuwenden.

Englischkenntnisse: Da viele Big-Data-Tools und Dokumentationen auf Englisch verfügbar sind, sind grundlegende Englischkenntnisse erforderlich.

Verfügbarkeit eines geeigneten Systems: Ein Computer mit ausreichender Leistung (mindestens 8 GB RAM, 500 GB Speicherplatz, Mehrkernprozessor) und Internetzugang ist notwendig, um Big-Data-Tools zu installieren und praktische Übungen durchzuführen.

Interesse an Daten und Problemlösung: Ein starkes Interesse an der Arbeit mit Daten, an Problemlösungsstrategien und an der Analyse komplexer Datensätze ist hilfreich.

Vorerfahrung in Big Data Tools: Kenntnisse in Tools wie Hadoop, Spark oder Tableau sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, da diese im Training vermittelt werden.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich der Big Data Datenanalyse, die Sie durch den Besuch eines entsprechenden Seminars erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
Hortonworks Zertifizierter Apache Hadoop Administrator
Microsoft Zertifiziert: Azure Data Scientist Associate
Google Cloud Professioneller Dateningenieur
IBM Zertifizierter Dateningenieur - Big Data

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte der Big-Data-Analyse ab, darunter Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenspeicherung, maschinelles Lernen und cloudbasierte Datenlösungen.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen bestehen, 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 Big Data Datenanalyse 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 / Grundlagen".

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
• Rabatt - wir haben attraktive Preise, profitieren Sie zustätzlich von unseren Rabatten
• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren