Data Engineering Workshop

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Beschreibung

Seit über 10 Jahren konzentrieren sich Unternehmen intensiv darauf, aus ihren Daten geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Aus dieser Tätigkeit heraus entstand die Rolle des Data Scientist. Es wurde jedoch schnell klar, dass ein Großteil der Zeit eines Data Scientists mit der Datenaufbereitung oder der Übertragung analytischer Modelle in Produktionsumgebungen verbracht wurde. So hat sich der Data Engineer als ein höchst wünschenswertes und unverzichtbares Mitglied eines Analytics-Projektteams herauskristallisiert.

Kursinhalt
  • Data Warehousing with SQL and NoSQL
  • ETL Offload with Hadoop and Spark
  • Data Governance, Security and Privacy for Big Data
  • Processing Streaming and IoT Data
  • Building Data Pipel…

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Seit über 10 Jahren konzentrieren sich Unternehmen intensiv darauf, aus ihren Daten geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Aus dieser Tätigkeit heraus entstand die Rolle des Data Scientist. Es wurde jedoch schnell klar, dass ein Großteil der Zeit eines Data Scientists mit der Datenaufbereitung oder der Übertragung analytischer Modelle in Produktionsumgebungen verbracht wurde. So hat sich der Data Engineer als ein höchst wünschenswertes und unverzichtbares Mitglied eines Analytics-Projektteams herauskristallisiert.

Kursinhalt
  • Data Warehousing with SQL and NoSQL
  • ETL Offload with Hadoop and Spark
  • Data Governance, Security and Privacy for Big Data
  • Processing Streaming and IoT Data
  • Building Data Pipelines with Python

Jeder Teilnehmer erhält die englischsprachigen Original-Unterlagen von Dell Technologies.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Datenarchitekten, Datenanalysten oder andere Personen, die Data Engineering-Prinzipien und -Tools erlernen und anwenden möchten.

Mögliche Workshop-Teilnehmer sind:

  • Aktuelle Geschäfts- und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten um Data Engineering erweitern möchten
  • Datenbankprofis, die ihre Big Dataskills erweitern möchten
  • Teammanager von Business Intelligence-, Analytics- und Big Data-Experten
Voraussetzungen

Um diesen Kurs erfolgreich abzuschließen und den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen, sollte ein Teilnehmer über die folgenden Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen:

  • Erfahrung mit einer Programmiersprache wie Java, R oder Python
  • Vertrautheit mit den nicht statistischen Aspekten von Data Science und Inhalt von Big Data Analytics v2
  • Verständnis der Rolle des Dateningenieurs in der Einführung in das Daten-Engineering

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