- Verständnis der 5 V von Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)
- Einordnung von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten
- Rolle von Big Data in modernen Geschäftsmodellen und der Data Analysis
Big Data-Speicherung und -Verwaltung
- Überblick über das Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses für die Speicherung großer Daten
- Verwendung von NoSQL-Datenbanken zur Unterstützung datenintensiver Data Analysis
Verteilte Datenverarbeitung und Frameworks
- Arbeiten mit Apache Hadoop und MapReduce für parallele Datenverarbeitung
- Verwendung von Apache Spark zur Skalierung von Data Analysis-Prozessen
- Verarbeiten von Datenströmen in Echtzeit mit Apache Kafka
Techniken der Big Data Analysis
- Batch- vs. Stream-Verarbeitung: Auswahl der richtigen Strategie
- Durchführung von Data Analysis mit Python und SQL auf großen Datensätzen
- Vorverarbeitung und Transformation großer Datenmengen für präzise Analysen
Sicherheit und Governance in der Big Data Analysis
- Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen und Einhaltung von Standards (DSGVO, HIPAA)
- Zugriffskontrolle und Verschlüsselung sensibler Daten in Analyseumgebungen
- Implementierung von Governance-Frameworks zur Qualitätssicherung in der Data Analysis
Big Data in der Praxis
- Anwendung von Data Analysis auf Big Data in Finanzen, E-Commerce und Gesundheitswesen
- Integration von KI und Machine Learning zur Verbesserung der Big Data Insights
- Entwicklung robuster Big-Data-Pipelines für skalierbare Analyselösungen
Big Data Analysis wird durch verteilte Verarbeitung und den Einsatz von Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark erleichtert.