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Schulung - Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick

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Integrata BEST Seminar Big Data als Schlagwort und wichtiger Trend der nächsten Jahre bedarf einer Definition und Einordnung in die aktuelle IT-Landschaft und einer Abgrenzung zu Data Warehouse orientierten Fragestellungen. Der Kurs "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick" klärt elementare Aspekte, liefert Definitionen für die wichtigsten Begriffe, erläutert relevante Technologien im Überblick und stellt herstellerübergreifend einige marktrelevante Produkte und Konzepte vor. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Präsenzseminars. Neben den digitalen Seminarunterlagen ist das Training um weitere Lernformate und Medien angereichert. Um einen nachhaltigen Wissenstransfer in den Arbeitsalltag zu erzielen, wird das Seminar nach unserem 4REAL-Vorgehensmodell umgesetzt.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Das Seminar "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Ueberblick" wendet sich an IT-Architekten, Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, Software-Ingenieure, DB-Administratoren und Data Warehouse Gestalter.

Voraussetzungen

Das Seminar "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Ueberblick" setzt allgemeine IT-Kenntnisse, Kenntnisse in DB-Technologien und Speicherkonzepten voraus. Data Warehouse (DWH) Kenntnisse sind vorteilhaft.
Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Wahrnehmungen und Definitionen:

  • Grenzen klassischer Datenbanken und Tools 
  • Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Echtzeitanalyse 
  • Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
  • Real und Near-Real Time Analytics, Streaming, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI)
  • Data Warehouse, Grenzen von ETL
  • Data Lake Konzepte, ELT, In Memory Analytics
  • Big Data Tag Cloud der Assoziationen

Technologien und Anforderungen:

  • GRID Konzepte für Massiv Parallel Processing (MPP)
  • Verteilte Dateisysteme, DAS, NAS, SAN
  • Infrastrukturmanagement: Scale Out vs. Scale Up
  • MAP/REDUCE, In Memory Data, Columnar Data Organization
  • CAP-Theorem, ACID, BASE
  • Replikationsverfahren
  • NoSQL und NewSQL
  • Big Data und Cloud Computing
  • Machine Learning und Deep Learning

Produkte und Herstellerstrategien:

  • Apache HADOOP Core, Apache HADOOP Common: HBASE, Hive, Pig, Oozie, Flume, Kafka, Zookeeper etc.
  • Beyond HADOOP: Apache Spark - Streaming, Machine Learning, SQL und Graph, Apache Flink
  • Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft HDInsight
  • Cloud-Based Services: AWS Lex, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure
  • Google Tensorflow
  • ORACLE, IBM, SAP, SAS, Microsoft
Schulungsmethode

Schulungsmethode

Der Vortrag des Trainers steht im Vordergrund. Diskussionen untereinander ermöglichen Ihnen, Ihre Erfahrungen auszutauschen und gegenseitig das Wissen zu ergänzen.

Hinweis

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.

Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.

Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten

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