Big Data Analyst

Inhalt/Beschreibung

Zielgruppe: Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.

Big Data Analysts werten Unternehmensdaten aus und veranschaulichen diese in einem ansprechenden Rahmen. Der Lehrgang erläutert zunächst die Anforderungen von Daten und Datenbanken, sowie die Data Warehouse Modellierung und den ETL-Prozess. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenanalyse sowie deren Programmierung, Visualisierung und Management im Big Data Kontext. Abschließend wird das Framework Hadoop zur Verarbeitung umfangreicher Datenmengen erklärt.

Lehrgangsinhalte

Data Engineer
Grundlagen Business Intelligence
(ca. 2 Tage)

  • Aufgaben eines Data Engineers
  • Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
  • OLAP
  • OLTP

Anforderung von Daten (ca. 2 Tage)

  • Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
  • Einführung/Modellierung in der UML
    - Use-Case Analyse
    - Klassendiagramme
    - Aktivitätsdiagramme
    - Modellierung mit ERM

Datenbanken (ca. 2 Tage)

  • Grundlagen von Datenbanksystemen
  • Einführung/Modellierung in der UML
  • Architektur von Datenbankmanagementsystemen
  • Praktische und theoretische Einführung in SQL
  • Grenzen von Relationalen Datenbanken

Data Warehouse Modellierung (ca. 4 Tage)

  • Star Schema
  • Snowflake Schema
  • Galaxy Schema
  • Data Vault 2.0
    - Hubs
    - Satellites
    - Links im Raw- und Business Vault
    - Hash Key
    - Hash Diff
  • 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 subdimensions
  • Vergleich von state und transaction oriented Faktentabellen
  • Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 5 Tage)

  • Data Cleansing
    - Null Values
    - Aufbereitung von Daten
    - Harmonisierung von Daten
    - Anwendung von Regular Expressions
  • Datensicherheit/Datenschutz
  • Data Understanding
    - Datenvalidierung
    - Statistische Datenanalyse
  • Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
  • Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells - Business und Raw Vault
  • Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren
  • Verwendung von Datenbanken (SQLite, PostgreSQL)
  • json
  • csv

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

  • Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
  • Präsentation der Projektergebnisse

Data Analytics
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)

  • CRISP-DM Referenzmodell
  • Data Analytics Workflows
  • Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
  • Anforderungen und Rolle im Unternehmen des Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts

Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

  • Datentypen
  • Funktionen

Datenanalyse (ca. 3 Tage)

  • Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)
  • Prozess der Datenaufbereitung
  • Data Mining Algorithmen in Python

Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)

  • Explorative Datenanalyse
  • Insights
  • Datenqualität
  • Nutzenanalyse
  • Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Datenmanagement (ca. 2 Tage)

  • Big Data Architekturen
  • Relationale Datenbanken mit SQL
  • Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken
  • Business Intelligence
  • Datenschutz im Kontext der Datenanalyse

Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)

  • MapReduce-Ansatz
  • Spark
  • NoSQL

Dashboards (ca. 3 Tage)

  • Bibliothek: Dash
  • Aufbau von Dashboards – Dash Components
  • Customizing von Dashboards
  • Callbacks

TextMining (ca. 1 Tag)

  • Data Preprocessing
  • Visualisierung
  • Bibliothek: SpaCy

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

  • Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
  • Präsentation der Projektergebnisse

Big Data Specialist mit Hadoop
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 Hadoop (ca. 2 Tage)

  • Grundlagen Hadoop
  • HDFS – das Hadoop Distributed File System
  • Big-Data-Lösungen in der Cloud
  • Datenzugriffsmuster für HDFS
  • Daten-Speicherung in einem HDFS-Cluster

MapReduce (ca. 3 Tage)

  • Map Reduce Philosophie
  • Hadoop Cluster
  • Verketten von Map Reduce Jobs

Hadoop-Komponenten (ca. 3 Tage)

  • Kurzvorstellung anderer Tools wie bspw. Pig, und Hive
  • Datenübertragung nach Hadoop
  • 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.

Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation

Präsenzlehrgänge mit Videotechnik der neuesten Generation
Der Einsatz von Videokonferenzsystemen gehört zum Lehrgangskonzept von alfatraining. Diese Form von Unterricht trainiert das Arbeiten in einer vernetzten Arbeitsumgebung, wie sie in Industrie und Wirtschaft existiert. In der globalisierten Arbeitswelt arbeiten Firmen heutzutage sowohl firmenintern als auch mit anderen Unternehmen deutschlandweit, europaweit oder weltweit über moderne Kommunikationstechniken und Netzwerke zusammen. Sie lernen im Unterricht den Umgang und Einsatz dieser modernen Techniken kennen.

Wie funktioniert der Unterricht bei alfatraining?
Bei alfatraining findet der Unterricht via alfaview®, einer Videokonferenzsoftware, statt. Die Dozierenden und die Teilnehmenden können sich gegenseitig sehen, hören und miteinander sprechen – live, lippensynchron und in Fernsehqualität! Über den virtuellen Klassenraum alfaview® ist es möglich, dass Sie sowohl mit Dozierenden als auch mit allen Teilnehmerinnen und Teilnehmern Ihres Kurses sprechen und im Team standortübergreifend gemeinsam an Projekten arbeiten. Zusätzliche separate Online-Besprechungsräume eignen sich zur vertraulichen Kommunikation in Kleingruppen.

Lernziel

Sie beherrschen Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten und verstehen Big Data Analysen mit Hilfe grundlegender Python-Programmierungen, SQL und NoSQL-Datenbankkonzepten. Kenntnisse in Hadoop zur Verarbeitung und Strukturierung von großen, unstrukturierten Daten sowie deren Visualisierung runden Ihr Wissen ab.

Angaben zur geschlechterspezifischen Nutzung
keine Einschränkungen
Fachliche Zugangsvoraussetzungen

Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt.

Gesundheitliche Zugangsvoraussetzungen

keine Einschränkungen


Hinweis des Datenbankbetreibers: Informationen über die Barrierefreiheit erfragen Sie bitte beim Anbieter.
Technische Zugangsvoraussetzungen

keine Einschränkungen

Zeitmuster
Vollzeit
Lehr- und Lernform
Seminar/Präsenzveranstaltung
Abschlussart
Teilnahmebestätigung / Zertifikat des Anbieters
Nähere Bezeichnung des Abschlusses
alfatraining-Zertifikat „Big Data Analyst“
Voraussichtliche Dauer
12 Woche(n)
Termin
Termine auf Anfrage
Bemerkungen zum Termin
Kursstart alle 4 Wochen
Mindest­teilnehmer­anzahl
3
Maximale Teilnehmerzahl
25
Teilnahmegebühr
Bitte erfragen
Hinweis des Datenbankbetreibers: Bitte erfragen Sie beim Anbieter eventuell auftretende Nebenkosten!
Fördermöglichkeiten
Weitere Informationen im Internet
Themengebiet
Informatik-, Informations- und Kommunikationstechnologie

Bildungsanbieter

alfatraining GmbH

Bildungszentrum Rostock

Internet
https://www.alfatraining.de
Bildungsanbieter-Infos
Bildungsanbieter-Infos

Kontakt

alfatraining Bildungsberatung

Telefon
0800 3456500
Internet
https://www.alfatraining.de/kontakt/rostock/
anerkanntes Qualitätsmanagementsystem
DIN EN ISO 9001, Trägerzulassung nach AZAV

Veranstaltungsort

alfatraining GmbH

Bildungszentrum Rostock

Besucheranschrift
Doberaner Straße 110
18057 Rostock
Deutschland
Telefon
0800-3456-500
Wegbeschreibung
Wegbeschreibung
Internet
https://www.alfatraining.de

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Kurs aktualisiert am 18.05.2022, Datenbank-ID 00305641