BBQ Bildung und Berufliche Qualifizierung gGmbH
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BBQ Bildung und Berufliche Qualifizierung gGmbH
Big Data Analysts werten Unternehmensdaten aus und veranschaulichen diese in einem ansprechenden Rahmen. Der Lehrgang erläutert zunächst die Anforderungen von Daten und Datenbanken sowie die Data Warehouse-Modellierung und den ETL-Prozess. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenanalyse sowie deren Programmierung, Visualisierung und Management im Big Data Kontext. Abschließend wird das Framework Apache zur Verarbeitung umfangreicher Datenmengen erklärt. Ein Einblick in die Nutzung Künstlicher Intelligenz in diesem Bereich rundet den Kurs ab.
Ziele
Du beherrscht die Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten und verstehst Big Data Analysen mit Hilfe grundlegender Python-Programmierungen, SQL und NoSQL-Datenbankkonzepten. Kenntnisse in branchenspezifischer Software zur Verarbeitung und Strukturierung von großen, unstrukturierten Daten sowie deren Visualisierung runden dein Wissen ab.
Zielgruppe
Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.
Themen
Data Engineer
Grundlagen Data Engineering und Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Aufgaben und Anwendungsfelder im Data Engineering
Grundlagen moderner Datenarchitekturen und Datenplattformen
Grundlagen und Vergleich cloudbasierter DatenarchitekturenOLTP und OLAP
Verarbeitung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten
Anforderungsmanagement und Datenmodellierung (ca. 1 Tag)
Anforderungen an Daten und Datenquellen
Konzeptionelle Datenmodellierung
Modellierung von Datenstrukturen und Datenflüssen
Data Contracts, Data Governance und Data Lineage
Datenbanken und Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Architektur von Datenbanksystemen
SQL vs. NoSQL vs. NewSQL im VergleichRelationale Datenmodellierung
SQL zur Abfrage und Verarbeitung von Daten
Data Warehousing und moderne Datenarchitekturen (ca. 2 Tage)
Grundlagen und Architektur von Data-Warehouse-Systemen
Dimensionale Datenmodellierung und Schema-Design
Fakten, Dimensionen und historische Datenhaltung
Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse im Vergleich
Einführung in dbtPraxisorientierte Umsetzung von Datenmodellen
Datenintegration und Data Pipelines (ca. 5 Tage)
Datenintegration und Datenbereitstellung
ETL- und ELT-Prozesse
Aufbau und Orchestrierung von Data Pipelines
Datenbereinigung, -validierung und Datenqualität
Batch- und Streaming-VerarbeitungPraxisorientierter Einsatz von Airflow und Spark
Programmierung und automatisierte Datenverarbeitung (ca. 4 Tage)
Python-Umgebungen und PaketverwaltungVerarbeitung und Transformation von Daten mit Python
Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen
Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und SchnittstellenEntwicklung von Data-Engineering-Workflows
Containerisierung mit DockerKI-gestützte Unterstützung im Entwicklungs- und Datenverarbeitungsprozess
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Data Analytics
Einführung in Data Analytics (ca. 1 Tag)
Aufgaben, Anwendungsbereiche und typische Anwendungsfälle von Data Analytics
Data-Analytics-Prozesse und CRISP-DM
Rolle des Data Analysts und Abgrenzung zu Data Science, Data Engineering und Business Intelligence
Einordnung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
Python für Data Analytics (ca. 1 Tag)
Arbeiten mit Jupyter NotebooksNumPy und Pandas für die DatenanalyseImport und Export verschiedener Datenquellen, z. B. Excel und CSVAuswahl und Transformation von Daten
Datenaufbereitung und explorative Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Datenbereinigung und -transformation mit Pandas
Umgang mit fehlenden, fehlerhaften und auffälligen Daten
Zusammenführen, Gruppieren und Aggregieren von Daten
Explorative Datenanalyse und Ableitung erster Erkenntnisse
Grundlagen statistischer Auswertungen
SQL und Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Relationale Datenbanken und Datenmodelle
Datenabfragen und -aufbereitung mit SQL
Joins, Aggregationen und analytische Abfragen
Zusammenspiel von SQL und Python in der Datenanalyse
Datenqualität und DatenschutzAnbindung und Nutzung cloudbasierter Datenbanken
Datenvisualisierung und Data Storytelling (ca. 2 Tage)
Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
Auswahl geeigneter Diagramme und Visualisierungsformen
Aufbereitung und Interpretation von Analyseergebnissen
Data Storytelling und adressatengerechte Kommunikation
Power BI und interaktive Dashboards (ca. 2 Tage)
Datenimport und -aufbereitung mit Power Query
Datenmodellierung und Beziehungen
Grundlagen von DAX und Kennzahlen
Erstellung interaktiver Reports und Dashboards
Visualisierung und Kommunikation von Business-KPIsÜberblick über alternative Business-Intelligence- und Visualisierungslösungen
KI-gestützte Datenanalyse (ca. 2 Tage)
Einsatz generativer KI im Data-Analytics-Workflow
KI-gestützte Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
Unterstützung bei Python- und SQL-Abfragen
Prompting für Datenanalysen und Interpretation von Ergebnissen
Kritische Bewertung von Datenquellen sowie Erkennung synthetischer und unplausibler Daten
Qualitätssicherung, Datenschutz und verantwortungsvoller KI-Einsatz
Business Analytics und statistische Grundlagen (ca. 2 Tage)
Kennzahlen und KPIs im Unternehmenskontext
Deskriptive Statistik und statistische Zusammenhänge
Korrelation, Kausalität und einfache Regressionsanalysen
Grundlagen von Konfidenzintervallen und Hypothesentests
Interpretation von Analyseergebnissen und Ableitung datenbasierter Handlungsempfehlungen
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Big Data Specialist
Was ist Big Data? (ca. 1 Tag)
Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity
Chancen und Risiken großer Datenmengen
Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science
Einführung in Data Mining
Rolle von KI und datengetriebenen Systemen im Big-Data-Umfeld
Einführung in Big-Data-Frameworks (ca. 2 Tage)
Big-Data-Lösungen in der Cloud (Überblick AWS, Azure, GCP)
Datenzugriffsmuster
Datenspeicherung
Einführung in Data Lakes und Data Warehouses
Überblick Apache Hadoop und Spark
Verteilte Datenverarbeitung mit Spark (ca. 3 Tage)
Grundlagen verteilter Systeme
Apache Spark (Core und SQL)
Vergleich verschiedener Ansätze der Datenverarbeitung
Verarbeitung großer Datenmengen
Einführung in einfache ML-Workflows mit Spark
Datenpipelines und Datenintegration (ca. 2 Tage)
ETL- und ELT-Prozesse
Batch- vs. Streaming-Verarbeitung
Grundlagen von Datenpipelines
Einführung in Orchestrierung (z. B. Airflow Überblick)
Datenqualität und -aufbereitung
Komponenten (ca. 2 Tage)
Kurzvorstellung von verschiedenen Tools
Datenübertragung
Überblick Ressourcenverwaltung in Big-Data-Systemen
Hadoop-Ökosystem
Apache Spark Vertiefung
Einführung in Streaming-Technologien
NoSQL und Datenspeicher (ca. 2 Tage)
CAP-Theorem
ACID und BASE
Typen von Datenbanken
HBase
Einführung dokumentenorientierter Datenbanken
Einführung in Speicherformate
Überblick Data Lakehouse-Ansätze
Big Data Visualisierung (ca. 2 Tage)
Theorien der Visualisierung
Diagrammauswahl
Neue Diagrammarten
Werkzeuge zur Datenvisualisierung
Einführung in BI-Tools (z. B. Power BI, Tableau)
Grundlagen datengetriebener Entscheidungsfindung
Data Governance und Datenschutz (ca. 1 Tag)
Grundlagen der DSGVO im Datenkontext
Datenethik und verantwortungsvoller Umgang mit Daten
Datenqualität und Governance-Konzepte
Zugriffskontrollen und Sicherheit
Grundlagen verantwortungsvoller KI-Nutzung
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Ihre Vorteile
Eine systematische Auswertung von Datenmengen ist für Unternehmen unabdingbar, um Informationen über das eigene Produkt und Kundenverhalten zu generieren. Big Data Analysts werden vor diesem Hintergrund branchenübergreifend zunehmend nachgefragt. Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Unser Partner alfatraining
Durch die Kooperation mit der alfatraining Bildungszentrum GmbH hat die BBQ Bildung und Berufliche Qualifizierung gGmbH ihr Portfolio im Bereich der geförderten beruflichen Weiterbildung erweitert.
Bildungsinteressierte können zusätzlich zu den bundesweit über 100 Standorten von alfatraining weitere 18 Standorte von BBQ für ihre berufliche Weiterbildung nutzen.
Ihre Qualifizierung
findet statt
Mit alfaview, face-to-face & live, bequem von zuhause aus oder vor Ort an einem unserer über 100 Standorte.
