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Schulungsübersicht

Grundlagen der Plattformentwicklung für datenintensive Anwendungen

  • Einführung in datenintensive Anwendungen
  • Herausforderungen in der Plattformentwicklung für Big Data
  • Überblick über Architekturen zur Datenverarbeitung

Datenmodellierung und -verwaltung

  • Grundsätze der skalierbaren Datenmodellierung
  • Möglichkeiten der Datenspeicherung sowie Optimierungsansätze
  • Verwaltung des Datenlebenszyklus in verteilten Umgebungen

Frameworks zur Big-Data-Verarbeitung

  • Übersicht über gängige Tools zur Big-Data-Verarbeitung (Hadoop, Spark, Flink)
  • Unterschiede zwischen Batch- und Streamverarbeitung
  • Einrichtung einer Big-Data-Verarbeitungspipeline

Plattformen für Echtzeit-Analysen

  • Architektur von Systemen zur Echtzeit-Analyse
  • Streamverarbeitungsengines wie Kafka Streams und Apache Storm
  • Erstellung von Echtzeit-Dashboards sowie Visualisierungen

Orchestrierung von Datenpipelines

  • Workflow-Management mittels Apache Airflow und anderen Werkzeugen
  • Automatisierung von Datenpipelines zur Steigerung der Effizienz
  • Überwachung sowie Alarmierung bei Problemen in Datenpipelines

Sicherheit und Compliance von Plattformen

  • Beste Praktiken zur Sicherstellung der Datensicherheit
  • Datenschutz sowie Einhaltung gesetzlicher Vorgaben
  • Einführung sicherer Zugriffskontrollmechanismen für Daten

Leistungsoptimierung und Tuning

  • Methoden zur Optimierung von Datendurchsatz sowie Latenzzeiten
  • Strategien zum Skalieren von datenintensiven Plattformen
  • Leistungsmessung sowie -überwachung der Systeme

Fallstudien und bewährte Verfahren

  • Analyse erfolgreicher Implementierungen datenintensiver Plattformen
  • Erfahrungen aus der Praxis führender Branchenexperten
  • Aktuelle Trends in der Plattformentwicklung für Big Data

Abschlussprojekt

  • Entwurf einer Lösung für eine datenintensive Anwendung
  • Erstellung eines Prototyps der Datenverarbeitungspipeline
  • Evaluierung von Leistung sowie Skalierbarkeit der Plattform<\/li>

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Datenstrukturen und Algorithmen
  • Erfahrung in der Programmierung mit Java, Scala oder Python
  • Bekanntschaft mit grundlegenden Konzepten von Datenbanken und SQL

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Dateningenieure
  • Technische Leiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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