Big Data beschreibt Datenmengen und Datenstrukturen, die mit klassischen Werkzeugen nur begrenzt verarbeitet werden können. Der Kurs behandelt grundlegende Konzepte, Architekturen und Einsatzszenarien datenintensiver Systeme. Im Fokus steht das Verständnis moderner Datenplattformen und der Verarbeitung großer, vielfältiger Datenbestände.
Kursinhalt1. Einordnung von Big Data
- Merkmale wie Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Qualität verstehen
- Abgrenzung zu klassischen Datenbank- und BI-Ansätzen
- Typische Anwendungsfälle in Analyse, Plattformbetrieb und Automatisierung einordnen
2. Architekturen und Datenplattformen
- Grundlagen verteilter Systeme und skalierbarer Speicherung verstehen
- Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse auf Einstiegsebene vergleichen
- Rollen von Cloud, Compute und Storage in Big-Data-Umgebungen einordnen
3. Datenverarbeitung und Analyseansätze
- Batch- und Streaming-Verarbeitung unterscheiden
- ETL- und ELT-Grundprinzipien im Big-Data-Kontext verstehen
- Datenaufbereitung für Analyse- und Reportingzwecke betrachten
4. Governance, Qualität und Betrieb
- Datenqualität und Metadaten in großen Datenbeständen berücksichtigen
- Sicherheit, Zugriff und Compliance grundlegend einordnen
- Betriebliche Anforderungen an Skalierung und Monitoring verstehen
Berufliche Relevanz
- Big-Data-Grundlagen sind relevant für Data Engineering, Analytics und moderne Datenplattformen
- Der Kurs schafft Verständnis für datenintensive Technologien und Architekturentscheidungen
- Die Inhalte unterstützen Rollen an der Schnittstelle von Datenanalyse, IT-Infrastruktur und Cloud