Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick

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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

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

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

Hinweis

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