Einführung in die Welt des Big Data
- Erforschung der Merkmale von Big Data wie Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt
- Unterscheidung zwischen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten
- Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von Big Data in verschiedenen Branchen
Speicher- und Verwaltungssysteme für Big Data
- Verständnis des Hadoop Distributed File Systems (HDFS)
- Unterschiede zwischen Data Warehouses und Data Lakes kennenlernen
- Nutzung von NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und HBase
Verteiltes Computing und Datenverarbeitung
- Einführung in Apache Hadoop und MapReduce
- Verwendung von Apache Spark zur Verarbeitung großer Datenmengen
- Echtzeit-Datenstreaming mit Apache Kafka implementieren
Analysen und Visualisierung von Big Data
- Techniken zur Datenaggregation nutzen
- Durchführung von Big Data-Analysen mit Python und SQL
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Power BI und Tableau
Sicherheit und Compliance in Big-Data-Umgebungen
- Schutz der Datenrechte durch DSGVO und HIPAA-Konformität
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Verschlüsselungen
- Implementierung sicherer Data-Governance-Richtlinien
Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle von Big Data
- Big Data im Gesundheitswesen, Finanzsektor und E-Commerce einsetzen
- Erschließung von maschinellem Lernen und KI in Big Data
- Skalierbare Datenpipelines für die Datenanalyse entwickeln