Die Weiterbildung zeigt, wie cloudbasierte Analysemodelle entwickelt und operationalisiert werden. Ein zentraler Bestandteil ist dabei der Umgang mit Python und Big Data. Moderne Analyseprozesse nutzen Python zur Strukturierung von Algorithmen, während Big Data als Grundlage komplexer Modellierungen dient. Teilnehmende arbeiten wiederholt mit Python, da Python klare und reproduzierbare Abläufe ermöglicht. Gleichzeitig taucht Big Data immer wieder in Projektszenarien auf, weil Big Data große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten bereitstellt.
Durch Beispiele wird deutlich, wie Python für die Verarbeitung genutzt wird und wie Big Data als Datenbasis fungiert. Übungen greifen sowohl Python als auch Big Data mehrfach auf, da Python für Berechnungen und Big Data für Analysen unverzichtbar ist. Abschließend wird gezeigt, wie Python und Big Data langfristig in Analyse- und Betriebsprozesse eingebunden werden.
Agenda:
1. Grundlagen cloudbasierter Datenanalyse
2. Einsatzmöglichkeiten von Python
3. Arbeit mit Big Data Umgebungen
4. Entwicklung reproduzierbarer Analysepipelines
5. Visualisierung und Auswertung
6. Skalierung komplexer Prozesse
7. Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
8. Weiterentwicklung analytischer Systeme
Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Java, Erweiterte Techniken" vermittelt fortgeschrittene Konzepte und Techniken der Java-Programmierung. Die Teilnehmer lernen, komplexe Anwendungen effizient zu entwickeln, performanten Code zu schreiben und moderne Java-Technologien einzusetzen.