Big Data-Architekturen Überblick

• Einführung in Big-Data-Architekturen: Verstehen Sie den Zweck, die Komponenten und die Bedeutung von Big-Data-Architekturen für die effektive Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System und Ihre Umgebung alle Voraussetzungen für die Arbeit mit Big-Data-Technologien und -Frameworks erfüllen.
• Installation von Tools: Installieren Sie die erforderlichen Big-Data-Tools und -Frameworks, wie z. B. Hadoop, Spark oder andere relevante Plattformen, gemäß den bereitgestellten Installationsrichtlinien.
• Konfiguration der Big-Data-Umgebung: Richten Sie die Big-Data-Umgebung ein und konfigurieren Sie sie, einschließlich der Speicherung, der Verarbeitungs-Frameworks und der erforderlichen Integrationen, entsprechend den Anforderungen des Unternehmens.
• Benutzerverwaltung und Zugriffskontrolle: Definieren Sie Benutzerrollen, Berechtigungen und Zugriffsebenen, um eine sichere und effiziente Verwaltung von Big-Data-Systemen zu gewährleisten.
• Integration von Datenquellen: Verbinden Sie verschiedene Datenquellen wie relationale Datenbanken, APIs, Cloud-Dienste und IoT-Geräte mit der Big-Data-Architektur, um eine nahtlose Datenaufnahme zu ermöglichen.
• Datenerfassung und -speicherung: Einlesen von Daten in das System mit Batch- oder Echtzeitmethoden und Speichern in verteilten Speichersystemen wie HDFS, S3 oder anderen Data Lakes und Warehouses.
• Datenverarbeitung und -umwandlung: Verarbeiten und transformieren Sie Rohdaten in strukturierte Formate mithilfe von Frameworks wie Apache Spark oder MapReduce, um eine effektive Analyse zu ermöglichen.
• Analyse-Konfiguration: Konfigurieren Sie Analysetools und richten Sie Parameter ein, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Prognosemodelle auf der Grundlage von Geschäftszielen zu erstellen.
• Visualisierung und Dashboard-Erstellung: Entwerfen und Erstellen von Dashboards mit Visualisierungstools zur Darstellung von Analyseergebnissen und zur Überwachung von Kennzahlen wie Leistung und Nutzungstrends.
• Automatisierung und Workflow-Planung: Implementieren Sie Workflows und Planungstools, um sich wiederholende Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben zu automatisieren und so Effizienz und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
• Überwachung und Wartung: Kontinuierliche Überwachung der Systemleistung, Behebung von Engpässen, Durchführung von Routinewartungen und Behebung technischer Probleme zur Aufrechterhaltung der Systemzuverlässigkeit.
• Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen: Einrichtung robuster Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, um sensible Informationen zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Systemleistung durch Abfrageoptimierung, Ressourcenmanagement und Anpassungen der Konfigurationen, um die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen.
• Upgrades und Updates: Regelmäßige Aktualisierungen und Upgrades von Big-Data-Tools und -Technologien, um Zugang zu neuen Funktionen zu erhalten, die Leistung zu verbessern und die Kompatibilität mit neuen Standards zu gewährleisten.

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

• Hadoop-Framework
• Kriterien für die Wahl der Architektur
• Speicherung von strukturierten Daten
• Speicherung von schwach strukturierten Daten
• Architektur der unmittelbaren Verarbeitung
• Architektur der Batch-Verarbeitung
• Gemischte Architekturen
• Feedback-Architekturen

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

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

IT-Fachleute: Personen, die in IT-Funktionen arbeiten und ihr Verständnis von Big-Data-Systemen und -Architekturen verbessern möchten, um sie effektiv zu implementieren oder zu verwalten.

Dateningenieure: Fachleute, die für die Entwicklung, den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines und -architekturen zur Unterstützung der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen zuständig sind.

Datenwissenschaftler: Personen, die verstehen möchten, wie Big-Data-Architekturen die Datenanalyse, das maschinelle Lernen und erweiterte Analysen unterstützen.

Datenbank-Administratoren: Fachleute, die große Datenbanken verwalten und mehr über verteilte Speichersysteme und deren Rolle in Big-Data-Umgebungen erfahren möchten.

Business Intelligence (BI)-Analysten: Analysten, die wissen möchten, wie Big-Data-Architekturen die Integration, Verarbeitung und Visualisierung von geschäftskritischen Daten erleichtern.

Cloud-Architekten: Fachleute, die Cloud-basierte Lösungen entwerfen und implementieren und sich über die Integration von Cloud-Diensten in Big-Data-Architekturen informieren möchten.

Software-Entwickler: Entwickler, die an der Arbeit mit Big-Data-Technologien und der Erstellung von Anwendungen interessiert sind, die die Verarbeitung großer Datenmengen nutzen.

Systemarchitekten: Architekten, die Lösungen auf Unternehmensebene entwerfen und die Struktur und Komponenten von Big-Data-Systemen verstehen müssen, um skalierbare Architekturen zu erstellen.

Technologie-Manager: Manager, die IT- oder datenbezogene Projekte beaufsichtigen und fundierte Entscheidungen über die Implementierung von Big-Data-Lösungen treffen möchten.

Studenten und Forscher: Personen, die Datenwissenschaft, Analytik oder verwandte Bereiche studieren oder erforschen und ein praktisches Verständnis von Big-Data-Architekturen erlangen möchten.

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

Grundlegende IT-Kenntnisse: Teilnehmer sollten mit grundlegenden IT-Konzepten vertraut sein, einschließlich Netzwerke, Datenbanken und Betriebssystemen.

Verständnis von Datenanalyse: Grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse und deren Anwendungen in Unternehmen sind von Vorteil, um die praktische Relevanz von Big Data-Architekturen zu verstehen.

Grundlagen von Datenbanken: Ein grundlegendes Verständnis relationaler und nicht-relationaler Datenbanken hilft, die Unterschiede in Big Data-Architekturen besser zu erfassen.

Erfahrung mit Programmiersprachen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python, Java oder Scala sind nützlich, insbesondere für Datenverarbeitung und -integration.

Verständnis von Cloud-Technologien: Grundlegendes Wissen über Cloud-Dienste wie AWS, Azure oder Google Cloud ist hilfreich, da viele Big Data-Architekturen auf Cloud-Infrastrukturen basieren.

Kenntnisse über verteilte Systeme: Ein grundlegendes Verständnis von verteilten Systemen und deren Prinzipien, wie Datenverteilung, Replikation und Fehlertoleranz, ist wünschenswert.

Mathematische Grundlagen: Basiskenntnisse in Statistik und lineare Algebra erleichtern das Verständnis analytischer Methoden, die in Big Data-Architekturen genutzt werden.

Technische Infrastruktur: Zugang zu einem Laptop oder Computer mit ausreichender Rechenleistung und Speicherplatz, um Big Data-Tools und -Plattformen zu installieren und zu nutzen.

Interesse an Datenmanagement und -architektur: Teilnehmer sollten Interesse an datengetriebenen Technologien und deren Anwendungen in verschiedenen Branchen mitbringen.

Erfahrung mit Big Data-Tools: Vorherige Erfahrungen mit Tools wie Hadoop, Spark, oder Kafka sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, da grundlegende Konzepte während des Trainings abgedeckt werden.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich der Big-Data-Architekturen, die Sie durch die Teilnahme an entsprechenden Schulungsprogrammen erwerben können. Zu den bekanntesten Zertifizierungen gehören:

Cloudera Certified Data Professional (CCDP)
AWS Certified Big Data – Specialty
Google Professional Data Engineer
Hortonworks Certified Big Data Architect (HCBA)

Diese Zertifizierungen befassen sich mit verschiedenen Aspekten von Big-Data-Architekturen, z. B. dem Entwurf verteilter Systeme, der Integration von Datenquellen und der Optimierung von Verarbeitungsframeworks.

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-Architekturen Überblick 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
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