Schulungsübersicht

Data Warehousing-Konzepte

  • Was ist Data Ware House?
  • Unterschied zwischen OLTP und Data Warehousing
  • Datenerfassung
  • Datenextraktion
  • Datenumwandlung.
  • Laden von Daten
  • Daten-Marts
  • Abhängiger vs. unabhängiger Data Mart
  • Datenbank-Design

ETL-Testing-Konzepte:

  • Einführung.
  • Lebenszyklus der Softwareentwicklung.
  • Test-Methodologien.
  • ETL-Prüfung Arbeitsablaufprozess.
  • Zuständigkeiten für ETL-Tests in der Datenphase.

Grundlagen von Big Data

  • Big Data und seine Rolle in der Unternehmenswelt
  • Die Phasen der Entwicklung einer Big Data-Strategie innerhalb eines Unternehmens
  • Erklären Sie die Gründe für einen ganzheitlichen Ansatz für Big Data
  • Erforderliche Komponenten einer Big Data-Plattform
  • Big Data-Speicherlösung
  • Grenzen der traditionellen Technologien
  • Überblick über die Datenbanktypen

NoSQL Databases

Hadoop

Map Reduce

Apache Spark

 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (5)

Kombinierte Kurse

NoSQL Database with Microsoft Azure Cosmos DB

14 Stunden

Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

28 Stunden

Spark Streaming with Python and Kafka

7 Stunden

Confluent KSQL

7 Stunden

Apache Ignite for Developers

14 Stunden

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

14 Stunden

Apache Apex: Processing Big Data-in-Motion

21 Stunden

Apache Storm

28 Stunden

Apache NiFi for Administrators

21 Stunden

Apache NiFi for Developers

7 Stunden

Apache Flink Fundamentals

28 Stunden

Python and Spark for Big Data (PySpark)

21 Stunden

Introduction to Graph Computing

28 Stunden

Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

21 Stunden

Apache Spark MLlib

35 Stunden

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