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Schulung Big Data Grundlagen und Einführung
Big Data verstehen und anwenden: Grundlagen, Technologien und Analysen
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Für alle, die tiefer eintauchen möchten: Schauen Sie sich unser gesamtes Big Data Training Portfolio an.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Big Data-Technologien zu verstehen und in ihren Unternehmen anzuwenden. Sie lernen, große Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, um wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an IT-Professionals, Datenanalysten, Entwickler und Entscheidungsträger, die Big Data-Technologien verstehen und anwenden möchten. Grundlegende Kenntnisse in Datenbanken und Programmierung sind erforderlich.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in Big Data und seine Bedeutung
- Grundlagen und Konzepte von Big Data
- Überblick: Big Data bezieht sich auf die Analyse, Verwaltung und Verarbeitung extrem großer und komplexer Datensätze, die herkömmliche Datenverarbeitungssysteme überfordern.
- Die 5 V's von Big Data: Erklärung der fünf zentralen Merkmale von Big Data: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert).
- Anwendungsbereiche von Big Data: Diskussion der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data in verschiedenen Branchen wie Gesundheit, Finanzen, Marketing, Logistik und öffentlicher Sektor.
- Grundlagen und Konzepte von Big Data
- Big Data-Ökosystem und -Architekturen
- Einführung in das Big Data-Ökosystem
- Hadoop und das Hadoop Distributed File System (HDFS): Grundlagen von Hadoop als Framework zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen sowie eine Einführung in HDFS.
- MapReduce und Parallelverarbeitung: Vorstellung des MapReduce-Programmiermodells zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen und dessen Implementierung in Hadoop.
- NoSQL-Datenbanken: Überblick über NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und HBase, die speziell für die Speicherung und Abfrage unstrukturierter Daten entwickelt wurden.
- Einführung in das Big Data-Ökosystem
- Datenverarbeitungstechniken und -tools
- Grundlagen der Datenverarbeitung in Big Data
- Datenaufbereitung und -integration: Techniken zur Sammlung, Aufbereitung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für die nachfolgende Analyse.
- Datenanalyse und -visualisierung: Einführung in grundlegende Analysetechniken und Visualisierungsmethoden zur Interpretation großer Datensätze.
- Big Data-Tools: Vorstellung wichtiger Tools und Plattformen wie Apache Spark, Hive und Pig, die zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet werden.
- Grundlagen der Datenverarbeitung in Big Data
- Praxisübung 1: Einrichtung eines Hadoop-Clusters und Datenanalyse
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer richten ein Hadoop-Cluster ein und führen eine grundlegende Datenanalyse durch.
- Projektbeschreibung: Installation und Konfiguration eines Hadoop-Clusters, Import und Analyse eines Datensatzes mit Hadoop-Tools wie Hive und Pig.
- Anforderungen: Einrichtung des Hadoop-Clusters, Durchführung einer Datenaufbereitung und Analyse mit den bereitgestellten Tools.
- Tools: Hadoop , Hive , Pig , Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI).
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren die Ergebnisse ihrer Datenanalyse und diskutieren die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer richten ein Hadoop-Cluster ein und führen eine grundlegende Datenanalyse durch.
- Fortgeschrittene Big Data-Technologien
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Streaming
- Einführung in Echtzeit-Datenverarbeitung: Überblick über die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit mit Technologien wie Apache Kafka und Apache Flink.
- Batch vs. Stream Processing: Vergleich der Batch-Verarbeitung (Verarbeitung von Datenblöcken) mit der Stream-Verarbeitung (kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen) und deren jeweilige Einsatzszenarien.
- Anwendungsfälle der Echtzeitverarbeitung: Beispiele für Echtzeit-Anwendungen wie Fraud Detection, Echtzeit-Marketing und IoT-Datenverarbeitung.
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Streaming
- Machine Learning und Big Data
- Grundlagen des Machine Learning in Big Data
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Einführung in maschinelle Lernmethoden und deren Anwendung auf große Datensätze, einschließlich Anomalieerkennung und Mustererkennung.
- Skalierbare Machine Learning-Algorithmen: Übersicht über Algorithmen und Tools wie Apache Mahout und MLlib, die für das maschinelle Lernen in Big Data-Umgebungen optimiert sind.
- Anwendungen in der Praxis: Diskussion der Integration von Machine Learning in Big Data-Prozesse zur Erstellung von Vorhersagemodellen, Clustering und Klassifikation.
- Grundlagen des Machine Learning in Big Data
- Datenmanagement und Governance in Big Data
- Herausforderungen im Datenmanagement
- Datenqualität und -integrität: Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in Big Data-Projekten, um verlässliche Analyseergebnisse zu gewährleisten.
- Datenschutz und Sicherheit: Überblick über Datenschutzbestimmungen (z.B. DSGVO) und Sicherheitsanforderungen bei der Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
- Governance und Compliance: Entwicklung von Richtlinien und Prozessen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und zur Steuerung der Datennutzung in Unternehmen.
- Herausforderungen im Datenmanagement
- Praxisübung 2: Echtzeit-Datenverarbeitung und Machine Learning
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline und integrieren Machine Learning zur Analyse der Daten.
- Projektbeschreibung: Einrichtung einer Echtzeit-Verarbeitungspipeline mit Apache Kafka oder Flink und Anwendung eines Machine Learning-Modells zur Analyse der gestreamten Daten.
- Anforderungen: Aufbau der Pipeline, Anwendung von Machine Learning auf die Echtzeitdaten und Visualisierung der Ergebnisse.
- Tools: Apache Kafka , Apache Flink , MLlib , Apache Mahout .
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre Echtzeit-Datenverarbeitungslösung und die Machine Learning-Ergebnisse.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline und integrieren Machine Learning zur Analyse der Daten.
- Anwendung von Big Data in der Praxis und Best Practices
- Big Data in der Praxis
- Branchenübergreifende Anwendungsfälle: Vorstellung und Analyse von erfolgreichen Big Data-Anwendungsbeispielen aus verschiedenen Branchen, wie Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce.
- Integration von Big Data in bestehende IT-Infrastrukturen: Strategien zur nahtlosen Integration von Big Data-Technologien in bestehende Unternehmensinfrastrukturen und -prozesse.
- Herausforderungen und Lösungsansätze: Diskussion der typischen Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data-Projekten und bewährte Lösungsansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen.
- Big Data in der Praxis
- Zukunftstrends in Big Data
- Technologische Entwicklungen und Innovationen
- Neue Technologien im Big Data-Ökosystem: Überblick über neue und aufkommende Technologien im Bereich Big Data, wie z.B. Edge Computing, KI-gestützte Datenanalyse und Quantencomputing.
- Trends und Prognosen: Diskussion der aktuellen Trends und zukünftigen Entwicklungen in der Big Data-Landschaft, einschließlich der Rolle von Cloud-basierten Big Data-Lösungen.
- Potenzielle Auswirkungen: Analyse der potenziellen Auswirkungen dieser Entwicklungen auf Unternehmen und die Gesellschaft insgesamt.
- Technologische Entwicklungen und Innovationen
- Praxisübung 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine Big Data-Strategie für ein fiktives Unternehmen, die alle Aspekte von der Datenverarbeitung bis hin zur Analyse und Governance abdeckt.
- Projektbeschreibung: Erstellung einer umfassenden Strategie, die die Implementierung von Big Data-Technologien, die Integration von Machine Learning und die Sicherstellung von Datenqualität und Compliance umfasst.
- Anforderungen: Analyse der Geschäftsanforderungen, Entwicklung der Strategie und Präsentation eines Umsetzungsplans.
- Tools: Strategieentwicklungs-Frameworks , Datenanalyse- und Visualisierungstools .
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre Big Data-Strategie und diskutieren die geplanten Umsetzungen und erwarteten Herausforderungen.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine Big Data-Strategie für ein fiktives Unternehmen, die alle Aspekte von der Datenverarbeitung bis hin zur Analyse und Governance abdeckt.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 24.02.-26.02.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 28.04.-30.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 30.06.-02.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 01.09.-03.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 03.11.-05.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 24. Feb. - 26. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 28. Apr. - 30. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Jun. - 02. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 01. Sep. - 03. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 03. Nov. - 05. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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