Big Data Kurse

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache Kafka" erwerben Sie umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um Kafka effektiv in verteilten Systemen einzusetzen. Sie lernen die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Kafka kennen und erhalten einen Überblick über die notwendigen Tools und deren Anwendung. Durch die Vorstellung der Kafka APIs und die Erstellung erster Kafka Producer und Consumer erlangen Sie praktische Erfahrungen. Typische Einsatzmöglichkeiten von Kafka werden detailliert beschrieben, und Sie lernen, wie Apache NiFi mit Kafka integriert werden kann, um die Funktionalitäten zu erweitern.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Hochverfügbarkeit von Kafka-Systemen. Sie erfahren, wie sich Ausfälle von Kafka-Komponenten auf das System auswirken und welche Konfigurationsmöglichkeiten bestehen, um die Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Das Konzept der Idempotenz wird vertieft, indem die Semantik von "Exactly Once" und "At Least Once" erläutert und deren Auswirkungen auf die Performance anhand praktischer Beispiele analysiert werden.

Das Monitoring von Kafka-Systemen wird als essenziell für den Betrieb hervorgehoben. Sie lernen, wichtige Metriken zu interpretieren und Strategien zur frühzeitigen Problemerkennung zu entwickeln. Ein umfassender Überblick über das Kafka-Ökosystem, einschließlich Kafka Streams, Kafka Connect und der Schema Registry, zeigt Ihnen, wie diese Tools für eine optimierte Datenverarbeitung genutzt werden können.

Zum Seminar: Apache Kafka

In dieser 2-tägigen Schulung "Elasticsearch - Grundlagen" werden Sie die elementaren Kenntnisse des Elastic Stacks erlernen. Sie lernen, wie Sie strukturiert Daten in Elasticsearch einpflegen und gezielt abfragen können. Der Schwerpunkt liegt auf den Funktionen des Elastic Stacks, die speziell für das Log-Management relevant sind. Dabei erfahren Sie, wie Logdaten aus verschiedensten Quellen effizient eingelesen, gemäß den Anforderungen verwaltet und wertvolle Erkenntnisse aus diesen Daten gewonnen werden können.

Darüber hinaus erwerben Sie das nötige Know-how, um einen Elastic-Cluster unabhängig vom gewählten Deployment-Modell effektiv zu betreiben. Dies umfasst das Identifizieren und Beheben von Fehlern sowie die Integration externer IAM-Lösungen (Identity and Access Management).

Zum Seminar: Elasticsearch Grundlagen

In dieser 3-tägigen Schulung "Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS" lernen Sie, verschiedene Datenbankmodelle (SQL, NoSQL, Object Storage, Graph DBs) sinnvoll zu kombinieren, um flexible, skalierbare Big-Data-Architekturen zu bauen. Sie verstehen CAP-Theorem, Konsistenzmodelle und Lakehouse Patterns, implementieren CQRS & Event Sourcing und integrieren NoSQL-Datenbanken in moderne Data Pipelines mit Spark, Kafka und Change Data Capture.

Zu unserem Seminar: Polyglot Persistence & Lakehouse: NoSQL, Data Lakes, CQRS

In dieser 2-tägigen Schulung "Big Data Grundlagen & Trends – Einstieg in moderne Dateninfrastruktur" erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Grundlagen, Technologien und aktuellen Trends im Bereich Big Data. Sie lernen, wie moderne Dateninfrastrukturen aufgebaut sind, welche Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen entstehen und wie Sie diese mit bewährten Lösungen meistern können. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von Cloud-basierten Storage-Lösungen, Data Lakes, NoSQL-Datenbanken und Lakehouse-Architekturen. Sie erfahren, wie Sie skalierbare, kosteneffiziente und sichere Dateninfrastrukturen aufbauen und in Ihren Projekten einsetzen. Durch praxisnahe Übungen und reale Use Cases entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für die Integration und Optimierung moderner Datenplattformen. Am Ende der Schulung sind Sie in der Lage,

• die wichtigsten Big-Data-Konzepte, Technologien und Markttrends zu verstehen und einzuordnen,
• die Unterschiede zwischen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten zu erkennen und deren Herausforderungen zu bewältigen,
• Cloud-Storage-Lösungen, Data Lakes und NoSQL-Datenbanken gezielt auszuwählen und zu kombinieren,
• Lakehouse-Architekturen mit Delta Lake, Spark und Databricks zu nutzen und zu optimieren,
• Sicherheits- und Governance-Anforderungen in Ihren Datenprojekten umzusetzen,
• sowie Best Practices für Skalierbarkeit, Kostenoptimierung und Performance in Ihrer Dateninfrastruktur anzuwenden.

In dieser 2-tägigen Schulung "Moderne Datenarchitekturen mit Cloud NoSQL & Polyglot Persistence" lernen Sie, moderne NoSQL-Technologien (MongoDB, Cassandra, DynamoDB, CosmosDB) architektonisch zu verstehen und in Cloud-Umgebungen einzusetzen. Sie beherrschen Polyglot Persistence Patterns, Datenmodellierung für NoSQL, Skalierungsstrategien und Hybrid-Architekturen (SQL + NoSQL). Nach dem Kurs können Sie fundierte Technologieentscheidungen treffen und produktionsreife NoSQL-Architekturen mit Cloud-Services planen und validieren.

In dieser 3-tägigen Schulung "Smart Data - Verstehen, Data Lakes konsequent gestalten und effizient nutzen" lernen Sie die Bedeutung von Daten als das neue Gold und Öl zu verstehen. Wir werden uns intensiv und interaktiv mit den neuen Technologien, Zusammenhängen und Implikationen auseinandersetzen. Sie werden erfahren, wie Daten wirklich nutzbar gemacht werden können und welche Auswirkungen dies auf die Arbeitswelt und Geschäftsmodelle von morgen hat.

Während des Trainings werden Sie zwar keine KI programmieren können, jedoch werden Sie die genannten Themen besser einschätzen können und die Vorteile für Ihr Unternehmen erkennen. Sie werden in der Lage sein, Vorhaben zielgerichtet zu gestalten und mit den relevanten Begriffen souverän umzugehen, um jederzeit wichtige Zusammenhänge aufzeigen zu können. Nach diesem Training sind Sie optimal vorbereitet, um das volle Potenzial von Smart Data für Ihr Unternehmen zu nutzen und für die Zukunft gerüstet zu sein.

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Pipeline Orchestrierung: Airflow, Cloud Workflows & CI/CD" lernen Sie, Workflows für Datenpipelines professionell zu orchestrieren und automatisierte Batch- sowie Streaming-Pipelines mit Apache Airflow, Oozie und Cloud-Services aufzubauen. Sie verstehen DAG-Design, Task Dependencies, Scheduling, Fehlerbehandlung und Monitoring sowie die Integration mit Spark, Data Lakes und CI/CD-Pipelines. Nach dem Kurs können Sie produktionsreife Workflow-Orchestrierungen implementieren inklusive Cloud-Integration (AWS Glue, Azure Data Factory, Databricks Jobs) und automatisierter Pipeline-Betriebsprozesse.

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache NiFi - Datenflussmanagement und Orchestrierung" lernen Sie, wie Sie mit Apache NiFi leistungsfähige Datenflüsse modellieren, automatisieren und optimieren. Das Training kombiniert fundiertes Architekturwissen mit praxisnahen Übungen zur Erstellung, Steuerung und Versionierung von NiFi-Flows – von der ersten Datenaufnahme bis zum produktiven Clusterbetrieb. Sie gewinnen ein tiefes Verständnis für Wiederverwendbarkeit, Performance und Automatisierung und sind anschließend in der Lage, NiFi gezielt als zentrale Plattform für moderne Datenintegration einzusetzen.

In dieser 4-tägigen "Event-Driven Architecture und Stream Processing: Konzepte, Systeme & Patterns" Schulung lernen Sie, ereignisgetriebene Architekturen mit Event Streams als zentrale Datenquelle zu entwerfen und produktionsreife Streaming-Plattformen mit Apache Kafka und Flink zu implementieren. Sie verstehen Event Processing Konzepte wie Windowing, State Management, Exactly-Once Guarantees und Kappa-Architekturen sowie deren Integration in Data Lakehouses, Microservices und Realtime Analytics. Nach dem Kurs können Sie skalierbare, fehlertolerante Event-Driven Systeme für Analytics, ML und BI entwickeln inklusive Governance, Observability und Betriebsbest Practices.

In dieser 3-tägigen Schulung "Big Data - Streaming & RealTime BI mit Apache Kafka" lernen Sie, Echtzeitdatenströme aus Kafka-basierend Plattformen zu erfassen und für RealTime BI nutzbar zu machen. Sie verstehen Batch vs. Echtzeit-Analytics, Latenzanforderungen und typische Use Cases wie Monitoring oder Fraud Detection. Mit Apache Flink oder Spark Streaming konzipieren Sie Pipelines inklusive Windowing, Aggregationen und Exactly-once-Semantik. Sie integrieren Streaming in Lakehouse-Umgebungen und bauen Live-Dashboards mit BI-Tools auf. Sie treffen fundierte Entscheidungen zwischen Lambda- und Kappa-Architekturen sowie Hybrid-Szenarien. Abschließend beherrschen Sie Governance, Monitoring, Security und Cloud-Betrieb für skalierbare RealTime-BI-Plattformen.