Big Data
Angesichts des exponentiellen Wachstums digitaler Informationen benötigen Organisationen skalierbare Lösungen, um riesige Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. In diesem Kurs werden die Teilnehmer in Big-Data-Konzepte, Speicherarchitekturen und Verarbeitungsrahmen wie Hadoop und Spark eingeführt. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
- Verständnis der Merkmale von Big Data (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit, Wert)
- Unterschiede zwischen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten
- Überblick über Big-Data-Anwendungen in verschiedenen Branchen
- Einführung in das Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Vergleich von Data Warehouses und Data Lakes
- NoSQL-Datenbanken für Big Data (MongoDB, Cassandra, HBase)
- Einführung in Apache Hadoop und MapReduce
- Arbeiten mit Apache Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen
- Echtzeit-Datenstreaming mit Apache Kafka
- Techniken zur Datenaggregation und -zusammenfassung
- Implementierung von Big Data-Analysen mit SQL und Python
- Erstellung interaktiver Visualisierungen für große Datensätze
- Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Umgebungen
- Implementierung sicherer Data-Governance-Praktiken
- Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im E-Commerce
- Maschinelles Lernen und KI-gestützte Erkenntnisse in Big Data
- Aufbau skalierbarer Datenpipelines für Business Intelligence
Der Kurs behandelt Big Data-Anwendungen und skalierbare Lösungen zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mithilfe von Tools wie Hadoop und Spark.