Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in Methoden zur Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen.

Werkzeuge und Methoden für Methoden zur Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen
  • Überblick über moderne Big Data Analytics Tools zur Verarbeitung komplexer Datensätze erhalten
  • Unterschiede und Herausforderungen bei der Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten verstehen

SQL für die Analyse großer Datenmengen
  • Komplexe SQL-Abfragen zur effizienten Verarbeitung und Analyse großer strukturierter Daten entwickeln
  • Joins, Aggregationen und Partitionierungen für optimierte Abfragen in großen Datenbanken nutzen

Effizientes Datenmanagement für strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Speicher- und Abrufstrategien für verschiedene Datenformate optimieren
  • Datenbanken und Skalierungslösungen für leistungsfähige Big Data Analytics einsetzen

Interaktive Dashboards mit Big Data Analytics Software
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten für visuelle Analysen aufbereiten
  • DAX-Funktionen für dynamische Visualisierungen und explorative Analysen nutzen

Automatisierung und Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen
  • Stored Procedures zur effizienten Integration und Verarbeitung großer Datenmengen entwickeln
  • Fehlertolerante Workflows für eine stabile und performante Big Data Analytics Analyse implementieren

Methoden zur Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen - Skalierbare Big Data Analytics
  • Daten aus heterogenen Quellen transformieren, bereinigen und für Analysen aufbereiten
  • Optimierte ETL-Pipelines zur effizienten Verarbeitung und Integration großer Datenbestände entwickeln