Einführung in Big-Data-Projekte
  • Verständnis der Rolle von Data Engineers bei der Durchführung von Big-Data-Projekten.
  • Erfahren Sie, wie Big Data fortgeschrittene Data Science und Datenanalyse unterstützt.
  • Erkunden Sie reale Anwendungen von Big Data in verschiedenen Branchen.
Datenanalyseverfahren Einführung
  • Erstellen und analysieren Sie umfangreiche Datensätze mithilfe der explorativen Datenanalyse (EDA).
  • Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die Datenvorverarbeitung.
  • Integrieren Sie SQL, um strukturierte und unstrukturierte Daten für Big-Data-Projekte abzufragen und zu transformieren.
Big-Data-Tools und -Technologien
  • Arbeiten Sie mit Apache Hadoop für die verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung.
  • Beherrschen Sie Apache Spark für umfangreiche Datenberechnungen und Echtzeitanalysen.
  • Erkunden Sie Cloud-basierte Plattformen wie AWS und Google Cloud für Big-Data-Workflows.
Erstellen skalierbarer Datenlösungen
  • Entwerfen und implementieren Sie Datenpipelines für Big-Data-Projekte.
  • Entwickeln Sie ETL-Prozesse, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
  • Optimieren Sie Daten-Workflows, um skalierbare Data-Science-Initiativen zu unterstützen.
Praxisnahe Big-Data-Projekte
  • Lösen Sie praktische Big-Data-Herausforderungen mit branchenrelevanten Tools.
  • Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit, um professionelle Data-Engineering-Umgebungen zu simulieren.
  • Präsentieren Sie den Stakeholdern Erkenntnisse aus Big Data und zeigen Sie die Integration von Data Science und Datenanalyse.

Data engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Implementierung und Optimierung von ETL-Prozessen in Big Data-Projekten.