Von Data Lakehouse bis Streaming: Technologien auswählen, integrieren und betreiben, ohne später teuer umzubauen.
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Baue eine belastbare Datenbasis für KI: vom Rohdaten-Import bis zu kuratierten, sicheren Trainingsdaten in der Cloud.
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Baue performante Datenpipelines für RAG, Feature Stores und Echtzeit-Inferenz mit den passenden NoSQL-Patterns.
Dieser Kurs bietet eine kompakte und praktische Einführung in den Bereich des Data Minings und ist ein Must-have für darauf aufbauende Schulungen im Data Science und Machine Learning Bereich. Sie lernen den..
Von I/Q-Daten zu belastbaren Hinweisen: Detektion, Klassifikation, Attribution
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie mithilfe von Amazon SageMaker Machine-Learning-Anwendungsfälle lösen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Durch praktische Übungen und theoretische Inhalte..
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Big-Data-Projekte scheitern selten an fehlenden Features, sondern an falschen Architekturannahmen: unklare Datenflüsse, zu viele Moving Parts, fehlende Governance oder Kosten, die mit jedem neuen Use Case explodieren. In dieser Kategorie finden Sie Kurse, die Big Data Technologien und Architekturen praxisnah zusammenbringen, von der Auswahl bis zum Betrieb.
Im Fokus stehen Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse-Ansätze, Batch- und Streaming-Processing, verteilte Speicher- und Compute-Konzepte sowie Orchestrierung und Monitoring. Sie lernen, wie Sie Datenpipelines robust designen, Schemata und Datenqualität steuern, Workloads skalieren und Security sowie Compliance von Anfang an mitdenken. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Integration in Cloud- und Hybrid-Umgebungen inklusive Kostensteuerung (FinOps) und Performance-Tuning.
Ziel ist ein belastbares Architekturverständnis: Sie können Technologie-Stacks begründet vergleichen, Referenzarchitekturen ableiten und typische Failure-Modes wie Daten-Silos, Duplicate Pipelines oder Vendor Lock-in vermeiden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen zu Big Data Technologien & Architekturen richten sich an alle, die Datenplattformen nicht nur „zum Laufen bringen“, sondern langfristig tragfähig aufbauen wollen. Unternehmen erwarten heute, dass Datenprodukte schnell bereitstehen, Streaming-Daten nahezu in Echtzeit verarbeitet werden und gleichzeitig Governance, Security und Kostenkontrolle funktionieren. Genau hier entscheidet die Architektur: Data Lake, Data Warehouse oder Data Lakehouse, verteilte Verarbeitung mit Spark, Flink oder ähnlichen Frameworks, Messaging und Streaming mit Kafka, sowie Orchestrierung und Observability als Pflichtbestandteile.
In dieser Kurs-Kategorie geht es um die Kernfragen, die in Projekten über Erfolg oder Rework entscheiden: Wie entwerfe ich eine skalierbare Datenpipeline für Batch und Streaming? Wann ist ELT sinnvoll, wann ETL? Wie setze ich Partitionierung, Dateiformate und Metadaten so ein, dass Abfragen schnell bleiben und Datenqualität messbar wird? Wie verhindere ich, dass sich Shadow Pipelines und Datenduplikate ausbreiten? Und wie plane ich eine Plattform so, dass AI-Workloads, Feature Stores oder Vektordatenbanken später nicht als Fremdkörper wirken?
Sie vertiefen außerdem Architektur-Patterns wie Lambda- und Kappa-Architektur, medallion layers, Data Mesh und Domain-orientierte Datenprodukte. Ein zentraler Teil ist der Betrieb: Monitoring, Logging, Data Observability, Incident-Handling, Kapazitätsplanung sowie Kostenoptimierung in Cloud- und Hybrid-Setups. Die Trainings helfen Ihnen, Technologie-Entscheidungen nachvollziehbar zu begründen, Referenzarchitekturen zu dokumentieren und Big-Data-Plattformen sicher, performant und auditierbar zu betreiben.
