KI-Entwicklung & Programmierung Schulungen
NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
Von Feature Store bis RAG: NoSQL-Datenmodelle für KI-Systeme mit stabiler Latenz und Governance
- Dauer
- 2 Tage
- Format
- Präsenz oder Live-Online
- Preis
- 1.090 € netto
- Uhrzeiten
- 09:00-16:00 Uhr
- Gruppe
- max. 8 Personen
- Niveau
- Grundlagen
- Kursnummer
- KKC_0104
Aktuelle Termine und Online-Buchung: www.cmt.de/seminare/nosql-fuer-ki-anwendungen
NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
Von Feature Store bis RAG: NoSQL-Datenmodelle für KI-Systeme mit stabiler Latenz und Governance
Die wichtigsten Themen
NoSQL für KI-Workloads auswählen
Query-first Datenmodelle entwerfen
Vector Search für RAG planen
Streaming-Updates sauber verarbeiten
Hot Keys und Latenzspitzen vermeiden
Governance für Trainingsdaten umsetzen
Überblick NoSQL-Datenbanken entscheiden häufig darüber, ob eine KI-Anwendung nur im Prototyp überzeugt oder unter realer Last zuverlässig bleibt. Diese NoSQL-Datenbank-Schulung zeigt dir, wie du Datenmodelle für KI-Workloads...
NoSQL-Datenbanken entscheiden häufig darüber, ob eine KI-Anwendung nur im Prototyp überzeugt oder unter realer Last zuverlässig bleibt. Diese NoSQL-Datenbank-Schulung zeigt dir, wie du Datenmodelle für KI-Workloads gezielt auswählst, begründest und betriebssicher entwirfst: von Dokument- und Wide-Column-Strukturen für Feature Stores bis zu Vector Search für Retrieval-Augmented Generation. Dabei geht es nicht um Produktfolien, sondern um tragfähige Architekturentscheidungen für Training, Serving, Streaming und Echtzeit-Inferenz.
Im Seminar arbeitest du mit typischen Patterns wie Query-first Data Modeling, Partitionierung gegen Hot Keys, inkrementellen Updates über Events und CDC sowie Strategien für Indexing, Latenztests und Kostenkontrolle. Security- und Governance-Fragen werden ebenso eingeordnet, damit Trainings- und Retrieval-Daten nachvollziehbar, reproduzierbar und compliant bleiben. Wenn du dein Datenbankwissen vorher breiter aufstellen möchtest, findest du ergänzende Grundlagen in den Datenbank-Schulungen der cmt.
Die Themen Dokument- und Key-Value-Modelle · Wide-Column-, Graph- und Vector-Stores · Training-, Serving- und Streaming-Profile · CAP-Theorem und Konsistenzlevel · Cloud-Managed- und Self-Hosted-Betrieb...
NoSQL-Auswahl für KI-Workloads
- Dokument- und Key-Value-Modelle
- Wide-Column-, Graph- und Vector-Stores
- Training-, Serving- und Streaming-Profile
- CAP-Theorem und Konsistenzlevel
- Cloud-Managed- und Self-Hosted-Betrieb
Datenmodellierung für KI-Systeme
- Schema-on-read und Schema-Governance
- Denormalisierung und Aggregates
- Query-first Data Modeling
- Feature- und Trainingsdaten-Versionierung
- TTL, Soft Deletes und Datenlebenszyklen
Vector Search und RAG-Datenhaltung
- Embedding-Speicherung mit Metadaten
- Filterbare Vektor-Abfragen
- HNSW-Index und Tuning-Parameter
- Recall-Latenz-Abwägungen
- Hybrid Search mit Keyword-Suche
Streaming, Events und Updates
- Event Sourcing für KI-Daten
- Idempotenz und Upsert-Strategien
- Change Data Capture für Features
- Backfills und kontrolliertes Reprocessing
- Re-Embedding und Datenaktualisierung
Performance, Kosten und Zuverlässigkeit
- Partitionierung und Sharding-Strategien
- Hot-Key-Analyse und Gegenmaßnahmen
- Caching und Read-Models
- Materialized Views für Abfragen
- Load- und Latenztests
- Observability für Slow Queries
Security, Governance und Compliance
- Mandantenfähigkeit und Zugriffskontrollen
- Row-Level Security und Tokenization
- PII-Minimierung in Trainingsdaten
- Auditierbarkeit und Datenherkunft
- Backup, Restore und Disaster Recovery
Zielgruppe
- Data Engineers und Analytics Engineers, die NoSQL-Datenmodelle für Feature Stores, Retrieval-Systeme oder Streaming-Pipelines entwerfen
- Machine-Learning Engineers und MLOps Engineers, die Trainings-, Serving- und Inferenzdaten reproduzierbar bereitstellen
- Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten, die KI-Anwendungen mit skalierbarer Datenhaltung planen
- Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit KI-Bezug, die Abfragen, Latenz und Update-Prozesse belastbar gestalten
Das lernst du
- Begründete Auswahl geeigneter NoSQL-Datenbanken für KI-Workloads
- Datenmodelle für Feature Stores, Retrieval und Echtzeit-Inferenz entwerfen
- Vector Search für RAG mit Index-, Filter- und Update-Strategien planen
- Partitionierung, Sharding und Caching zur Latenz- und Kostenkontrolle einsetzen
- Governance-, Security- und Reproduzierbarkeitsanforderungen in die Datenarchitektur integrieren
So arbeiten wir
- Kurze Theorie-Inputs mit Entscheidungsregeln für NoSQL-Architekturen
- Geführte Architektur- und Modellierungsübungen an KI-Szenarien
- Hands-on-Aufgaben in bereitgestellten Umgebungen
- Messung von Latenz, Abfrageprofilen und Index-Verhalten
- Review-Runden zu Design-Alternativen, Trade-offs und Betriebsrisiken
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Datenbanken, APIs und verteilten Anwendungen
- Hilfreich: Erfahrung mit Data Pipelines, Machine Learning oder RAG-Anwendungen
- Für den Einstieg in NoSQL-Systeme vorab geeignet: MongoDB Grundkurs oder Amazon AWS DynamoDB - Kompaktschulung
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag ordnet NoSQL-Datenbanken nach KI-Workloads ein: Training, Serving, Streaming, Retrieval und Echtzeit-Inferenz. Behandelt werden Auswahlkriterien, CAP, Konsistenzlevel, Latenz, Cloud-Managed- und Self-Hosted-Betrieb sowie typische Anti-Patterns.
Darauf aufbauend entstehen Datenmodelle für Feature Stores und Retrieval-Systeme. Inhalte sind Query-first Modeling, Denormalisierung, Aggregates, Metadaten, Versionierung, TTL, Soft Deletes und Datenlebenszyklen für reproduzierbare Trainingsläufe.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - mit klarem Alltagsbezug und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine und Preise
| Zeitraum | Ort | Preis (netto) |
|---|---|---|
| 28.12. - 29.12.2026 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 22.03. - 23.03.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 24.05. - 25.05.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 12.07. - 13.07.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 27.09. - 28.09.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
Alle Preise zuzüglich gesetzlicher Mehrwertsteuer. Freie Plätze und weitere Termine findest du unter www.cmt.de/seminare/nosql-fuer-ki-anwendungen.
Firmenschulung und Inhouse
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine stimmen wir mit euch ab.
Dein Kontakt bei cmt
Yves Hoppe
Telefon 0800 71 20000
yves.hoppe@cmt.de
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI-Entwicklung.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
Ist das Seminar eine NoSQL-Datenbank-Schulung oder ein KI-Training?
Beides greift ineinander: Der Schwerpunkt liegt auf NoSQL-Datenbanken, Datenmodellierung und Betriebsmustern für KI-Anwendungen. KI-Konzepte wie RAG, Feature Stores und Echtzeit-Inferenz dienen als konkrete Architektur- und Modellierungsfälle.
Brauche ich Vorkenntnisse in einer bestimmten NoSQL-Datenbank?
Nein. Die Schulung behandelt übertragbare Patterns für Dokument-, Key-Value-, Wide-Column-, Graph- und Vector-Stores. Beispiele und Übungen werden so angelegt, dass du die Konzepte auf gängige Systeme übertragen kannst.
Geht es auch um Vector Databases und RAG?
Ja. Vector Search ist ein zentraler Bestandteil: Embedding-Speicherung, Metadaten, Filter, Index-Tuning, Hybrid Search sowie Update- und Wartungsprozesse für RAG-Systeme. Für eine stärkere Vertiefung passt anschließend das RAG & Vektordatenbanken Training.
Kann ich das Wissen für Feature Stores nutzen?
Ja. Du lernst Modellierungs- und Update-Patterns, die für Feature Stores relevant sind: Versionierung, Backfills, CDC, TTL, Datenlebenszyklen und reproduzierbare Trainingsläufe.
Welche Rolle spielen Performance und Kosten?
Performance und Kosten werden als Architekturparameter behandelt. Dazu gehören Partitionierung, Hot-Key-Vermeidung, Sharding-Strategien, Caching, Read-Models, Materialized Views sowie Load- und Latenztests für Retrieval und Inferenz.
Werden Security und Governance behandelt?
Ja. Das Seminar behandelt Mandantenfähigkeit, Zugriffskontrollen, Row-Level Security, Tokenization, PII-Minimierung, Auditierbarkeit, Datenherkunft, Backup, Restore und Disaster Recovery.
Muss ich ein Notebook oder Software-Lizenzen mitbringen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Die Übungen finden in vorbereiteten Umgebungen statt.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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