Schulungsübersicht
- Grundlagen von Big Data
- Big Data und seine Rolle in der Unternehmenswelt
- Die Phasen der Entwicklung einer Big Data-Strategie innerhalb eines Unternehmens
- Erläuterung des Grundprinzips eines ganzheitlichen Ansatzes für Big Data
- Erforderliche Komponenten einer Big Data-Plattform
- Big Data-Speicherlösung
- Grenzen der traditionellen Technologien
- Überblick über die Datenbanktypen
- Die vier Dimensionen von Big Data
- Auswirkungen von Big Data auf das Geschäft
- Business Bedeutung von Big Data
- Herausforderungen bei der Extraktion nützlicher Daten
- Integration von Big Data mit traditionellen Daten
- Speichertechnologien für große Daten
- Überblick über Big-Data-Technologien
- Modelle zur Datenspeicherung
- Hadoop
- Hive
- Cassandra
- MongoDB
- Die Wahl der richtigen Big-Data-Technologie
- Überblick über Big-Data-Technologien
- Verarbeitung von Big Data
- Verbinden und Extrahieren von Daten aus Datenbanken
- Umwandlung und Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung
- Verwendung von Hadoop MapReduce für die Verarbeitung verteilter Daten
- Überwachen und Ausführen von Hadoop MapReduce-Aufträgen
- Hadoop Bausteine eines verteilten Dateisystems
- Mapreduce und Yarn
- Verarbeitung von Streaming-Daten mit Spark
- Big-Data-Analyse-Tools und -Technologien
- Programming Hadoop mit der Sprache Pig Latin
- Abfragen von Big Data mit Hive
- Mining von Daten mit Mahout
- Visualisierungs- und Berichtstools
- Big Data in der Wirtschaft
- Verwaltung und Festlegung von Big Data Bedürfnissen
- Business Bedeutung von Big Data
- Auswahl der richtigen Big-Data-Tools für das jeweilige Problem
Data Warehousing-Konzepte
- Was ist Data Ware House?
- Unterschied zwischen OLTP und Data Ware Housing
- Datenerfassung
- Datenextraktion
- Datenumwandlung.
- Laden von Daten
- Daten-Marts
- Abhängiger vs. unabhängiger Data Mart
- Datenbank-Design
ETL-Testing-Konzepte:
- Einführung.
- Lebenszyklus der Softwareentwicklung.
- Test-Methodologien.
- ETL-Prüfung Arbeitsablaufprozess.
- Zuständigkeiten für ETL-Tests in der Datenphase.
Grundlagen von Big Data
- Big Data und seine Rolle in der Unternehmenswelt
- Die Phasen der Entwicklung einer Big Data-Strategie innerhalb eines Unternehmens
- Erklären Sie die Gründe für einen ganzheitlichen Ansatz für Big Data
- Erforderliche Komponenten einer Big Data-Plattform
- Big Data-Speicherlösung
- Grenzen der traditionellen Technologien
- Überblick über die Datenbanktypen
NoSQL Databases
Hadoop
Map Reduce
Apache Spark
Voraussetzungen
Die Teilnehmer sollten über Kenntnisse und Erfahrungen im Umgang mit Storage-Tools und großen Datenbeständen verfügen.
Erfahrungsberichte (4)
Die Schulung wurde in einer interessanten und professionellen Weise durchgeführt, die es ermöglichte, das Wissen über das Schulungsthema zu systematisieren und zu erweitern. Der Trainer zeigte große Erfahrung und die Fähigkeit, Informationen zu vermitteln. Die Schulung war sehr praxisnah und auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten. Ich empfehle
Dominik Kozłowski - Shell Polska
Kurs - Big Data - Data Science
Maschinelle Übersetzung
Der Beginn von Tag 3 war der beste.
- Shell Polska
Kurs - Big Data - Data Science
Maschinelle Übersetzung
wer die beste Modellübung macht
Wojtek - Shell Polska
Kurs - Big Data - Data Science
Maschinelle Übersetzung
trainer's knowledge