Big Data Echtzeitanalysen

• Einführung in Big Data Echtzeitanalysen: Machen Sie sich mit dem Zweck, der Bedeutung und den Schlüsselkonzepten von Big-Data-Analysen in Echtzeit vertraut, einschließlich Datenströme, Ereignisverarbeitung und Analysen mit geringer Latenz.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Vergewissern Sie sich, dass Ihr System alle Hardware- und Softwarevoraussetzungen für die Installation und den Betrieb von Tools für Echtzeitanalysen erfüllt, wie z. B. Apache Kafka, Spark Streaming oder Flink.
• Installation: Laden Sie die erforderliche Software und die Tools für Echtzeitanalysen herunter und installieren Sie sie gemäß den jeweiligen Installationsanweisungen und -richtlinien.
• Konfiguration: Richten Sie Konfigurationen für Tools und Frameworks ein, einschließlich Cluster-Setup, Broker-Konfigurationen und Stream-Verarbeitungseinstellungen, die auf Ihr Projekt oder Ihre organisatorischen Anforderungen zugeschnitten sind.
• Integration von Datenquellen: Verbinden Sie verschiedene Echtzeit-Datenquellen wie IoT-Geräte, Social-Media-Feeds oder Transaktionsdatenbanken mithilfe von Ingestion-Tools wie Kafka-Konnektoren oder Flume.
• Daten-Ingestion: Implementieren Sie Datenpipelines, um Echtzeitdatenströme zu sammeln und in die Verarbeitungssysteme einzuspeisen. Testen Sie den Datenfluss, um eine zuverlässige und rechtzeitige Aufnahme sicherzustellen.
• Datenverarbeitung: Einrichten und Ausführen von Datenverarbeitungsworkflows mit Frameworks wie Spark Streaming oder Apache Flink unter Verwendung von Konzepten wie Event Time, Stateful Processing und Windowing.
• Analyse-Konfiguration: Konfigurieren Sie Analyseparameter, um erweiterte Echtzeitanalysen durchzuführen, einschließlich Anomalieerkennung, prädiktive Modellierung und Trendanalyse.
• Erstellung von Visualisierungs-Dashboards: Verwenden Sie Visualisierungstools wie Grafana oder Kibana, um benutzerdefinierte Dashboards zu erstellen, die Echtzeit-Analyseergebnisse, Trends und Warnungen darstellen.
• Automatisierung und Zeitplanung: Planen Sie automatisierte Aufgaben für die Datenaufnahme, -verarbeitung und -berichterstattung, um einen kontinuierlichen und effizienten Echtzeit-Analysebetrieb zu gewährleisten.
• Überwachung und Wartung: Überwachen Sie regelmäßig die Leistung von Echtzeit-Analyse-Pipelines und Dashboards. Führen Sie Routinewartungen durch, um Probleme zu beheben und Prozesse zu optimieren.
• Sicherheitsmanagement: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrollen, um die Daten- und Systemintegrität zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Leistung von Echtzeit-Datenpipelines und Analysesystemen, indem Sie Konfigurationen abstimmen, Arbeitslasten ausgleichen und die Ressourcenzuweisung verwalten.
• Upgrades und Updates: Halten Sie Tools und Frameworks mit den neuesten Versionen und Patches auf dem neuesten Stand, um Systemfunktionen, Sicherheit und Effizienz zu verbessern.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Big Data Echtzeitanalysen behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Voraussetzungen für die Echtzeitanalyse
• Hadoop-Sandkasten
• über das Hadoop Distributed File System (HDFS)
• MapReduce
• Aufbereitung von Daten mit MapReduce
• Apache Storm und Apache Kafka
• Verwendung von Apache Storm und Apache Kafka für Echtzeitanalysen
• Mahout
• Echtzeit-Komponente (CEP)
• InMemory-Speicherkonzepte

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

Die folgenden Personen können von der Teilnahme an dieser Schulung profitieren:

Datenanalysten: Fachleute, die ihre Fähigkeiten zur Analyse großer Datenmengen in Echtzeit und zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse verbessern möchten.

Dateningenieure: Personen, die für den Aufbau, die Pflege und die Optimierung von Datenpipelines und Infrastrukturen für die Datenverarbeitung in Echtzeit zuständig sind.

Business Intelligence (BI)-Fachleute: BI-Experten, die Echtzeit-Analysen in Dashboards und Entscheidungsprozesse einbinden möchten.

Entwickler: Softwareentwickler, die Echtzeit-Datenverarbeitungs- und -Analysefunktionen in Anwendungen oder Systeme integrieren wollen.

IT-Fachleute: Diejenigen, die mit der Verwaltung oder Bereitstellung von Big-Data-Tools und -Frameworks in Unternehmensumgebungen beauftragt sind.

Datenbank-Administratoren (DBAs): Administratoren, die ihr Fachwissen um die Aufnahme und Verarbeitung von Echtzeitdaten erweitern möchten.

Datenwissenschaftler: Personen, die maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung auf Streaming-Daten anwenden möchten, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.

Systemarchitekten: Architekten, die skalierbare und effiziente Echtzeit-Datensysteme für Großunternehmen entwerfen.

Projektleiter: Manager, die Teams leiten, die an Big-Data- oder Echtzeit-Analyseprojekten arbeiten und die Technologie und ihr Potenzial verstehen wollen.

Studenten und Akademiker: Personen aus den Bereichen Datenwissenschaft, Informatik oder verwandten Bereichen, die sich auf Echtzeitdatenanalyse spezialisieren möchten.

Unternehmer und Führungskräfte aus der Wirtschaft: Geschäftsinhaber und Entscheidungsträger, die das Potenzial von Echtzeitanalysen zur Verbesserung von Abläufen, Kundenerfahrungen und Entscheidungsprozessen erkunden möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegendes Verständnis von Big Data: Kenntnisse über die Konzepte und Eigenschaften von Big Data, einschließlich der 3V (Volume, Velocity, Variety), sowie die Unterschiede zwischen Batch- und Echtzeitverarbeitung.

Technisches Grundwissen: Vertrautheit mit grundlegenden IT-Konzepten wie Datenbanken, Netzwerken, und Betriebssystemen.

Programmierkenntnisse: Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala, die für die Entwicklung und Implementierung von Echtzeit-Analysepipelines genutzt werden.

Kenntnisse in verteilten Systemen: Verständnis von verteilten Systemarchitekturen und Konzepten wie Parallelverarbeitung und Cluster Computing.

Vertrautheit mit Big-Data-Tools: Erste Erfahrungen mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Apache Spark oder Kafka sind von Vorteil.

Grundkenntnisse in Datenbanken: Verständnis von relationalen und NoSQL-Datenbanken sowie der Abfragesprache SQL.

Mathematische und statistische Grundlagen: Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und grundlegenden Datenanalysetechniken.

Englischkenntnisse: Da viele Tools, Dokumentationen und Tutorials in Englisch verfügbar sind, ist ein grundlegendes Verständnis der englischen Sprache notwendig.

Hardware- und Softwareanforderungen: Zugang zu einem System mit ausreichender Rechenleistung, Speicherplatz und Konnektivität, um Big-Data-Tools zu installieren und auszuführen.

Motivation und Lernbereitschaft: Offenheit, sich mit neuen Technologien, Frameworks und Analysemethoden vertraut zu machen, und die Bereitschaft, praktische Probleme zu lösen.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Big Data Echtzeitanalysen, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

Cloudera Certified Data Engineer (CCDE)
Databricks Certified Associate Developer für Apache Spark
Hortonworks Zertifizierter Big Data Entwickler (HDPCD)
Google Cloud Professioneller Datenentwickler

Die Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Big-Data-Echtzeitanalysen ab, z. B. Datenverarbeitung in Echtzeit, Dateneingabe und -transformation, Stream-Processing-Frameworks und Aufbau skalierbarer Analysepipelines.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen hängen von der jeweiligen Zertifizierung ab. Es ist daher wichtig, sich im Vorfeld über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Big Data Echtzeitanalysen investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Grundlagen".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
• Rabatt - wir haben attraktive Preise, profitieren Sie zustätzlich von unseren Rabatten
• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren