Teilnehmer erwerben Kompetenzen in der Datenanalyse und Verarbeitung von Streaming-Daten mittels Apache Kafka und Spark.
Datenanalyse für Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark- Mustererkennung und Trendanalyse in kontinuierlichen Datenströmen durchführen
- Explorative Analysetechniken für Echtzeit-Dateninterpretation anwenden
SQL für Echtzeit-Datenanalyse
- Streaming-SQL-Abfragen zur Verarbeitung kontinuierlicher Datenströme erstellen
- Datenaggregation und Filterung für Echtzeit-Einblicke optimieren
Effizientes Datenmanagement für Streaming-Daten
- Datenarchitekturen für skalierbare und performante Stream-Verarbeitung aufbauen
- Daten in Echtzeit speichern, transformieren und für Analysen bereitstellen
Interaktive Dashboards mit Power BI für Streaming-Daten
- Echtzeit-Datenquellen in Power BI integrieren und visuell aufbereiten
- Live-Dashboards mit dynamischen DAX-Funktionen für kontinuierliche Updates gestalten
Automatisierung mit Datenbankprogrammierung für kontinuierliche Verarbeitung
- Stored Procedures zur Automatisierung der Verarbeitung eingehender Streaming-Daten entwickeln
- Transaktionssteuerung und Fehlerhandling für stabile Echtzeit-Datenpipelines implementieren
Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark - Effiziente Echtzeit-Analysen
- Datenströme aus verschiedenen Quellen kontinuierlich erfassen, transformieren und analysieren
- Optimierte ETL-Pipelines für Skalierbarkeit in einer Streaming-Architektur umsetzen