BBQ Bildung und Berufliche Qualifizierung gGmbHhttps://www.biwe-bbq.dehttps://www.biwe-bbq.de/fileadmin/templates/template_v1/images/logos/Logo_BBQ_RGB_oZ_1zeilig.svgBBQ Bildung und Berufliche Qualifizierung gGmbH
Big Data Engineers werden zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT- und Datenbanklösungen eingesetzt. Daher führt der Lehrgang zunächst in die Grundlagen von Business Intelligence ein, beschreibt die Anforderung des Data Engineerings und erläutert Data Warehouse Modellierung und ETL. Abschließend wird dir Big Data anhand branchenspezifischer Software, die zum Speichern, Verarbeiten und Berechnen von großen Datenmengen dient, nähergebracht. Ergänzend erfährst du, wie Künstliche Intelligenz für diese Bereiche angewendet wird.
Ziele
Du beherrschst die Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten. Außerdem kannst du große, unstrukturierte Datenmengen mit Hilfe von branchenspezifischer Software verarbeiten. Du verfügst über Kenntnisse im Framework Apache und weißt, wie Daten ansprechend visualisiert werden.
Zielgruppe
Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.
Themen
Data Engineer
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur
Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers
Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)
Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM
Einführung/Modellierung in der UML
· Klassendiagramme
· Use-Case Analyse
· Aktivitätsdiagramme
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Datenbanken (ca. 3 Tage)
Grundlagen von Datenbanksystemen
Architektur von Datenbankmanagementsystemen
Anwendung RDBMS
Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen
Praktische und theoretische Einführung in SQL
Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json
Data Warehouse (ca. 4 Tage)
Star Schema
Datenmodellierung
Erstellung Star Schema in RDBMS
Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung
Erstellung Snowflake Schema in RDBMS
Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung
Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5
Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions
Vergleich von state und transaction oriented
Faktentabellen, Density und Storage vom DWH
ETL (ca. 4 Tage)
Data Cleansing
· Null Values
· Aufbereitung von Daten
· Harmonisierung von Daten
· Anwendung von Regular Expressions
Data Understanding
· Datenvalidierung
· Statistische Datenanalyse
Datenschutz, Datensicherheit
Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.
Data Vault Datenmodellierung
Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, praktische Umsetzung von Hash-Verfahren
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
Was ist Data Mining?
Einführung in Apache Frameworks (ca. 2 Tage)
Big-Data-Lösungen in der Cloud
Datenzugriffsmuster
Datenspeicherung
MapReduce (ca. 3 Tage)
MapReduce Philosophie
Hadoop Cluster
Verketten von MapReduce Jobs
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Komponenten (ca. 3 Tage)
Kurzvorstellung von verschiedenen Tools
Datenübertragung
YARN-Anwendungen
Hadoop JAVA-API
Apache Spark
NoSQL und HBase (ca. 3 Tage)
CAP-Theorem
ACID und BASE
Typen von Datenbanken
HBase
Big Data Visualisierung (ca. 3 Tage)
Theorien der Visualisierung
Diagrammauswahl
Neue Diagrammarten
Werkzeuge zur Datenvisualisierung
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Ihre Vorteile
Big Data wird in Unternehmen zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT-Lösungen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs- und Betriebsteams eingesetzt. Big Data Engineers sind sowohl bei großen als auch mittelständischen Unternehmen in Industrie, Handel, Dienstleistungs- und Finanzwesen 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.
