Big Data bezieht sich darauf, dass wir heute Daten sammeln und verarbeiten können, die vor einigen Jahren unmöglich waren. Diese Daten sind wenig wert, wenn sie nicht in Erkenntnis umgewandelt werden können. Der Workshop bietet eine Übersicht über alle Aspekte von Big Data, von Anwendungsfällen über Technologien bis zu Chancen und Risiken. Das Ziel ist es, den Teilnehmenden einen Eindruck zu vermitteln, welche Aspekte dieses Thema hat und ermöglicht dir, wichtige Begriffe einzuordnen.
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Dauer
2 Tage -
Ziel
BIG Data ist ein Begriff, der aktuell in verschiedenen Kontexten auftaucht: bei Bewertungen von Kreditrisiken durch Banken ebenso wie in der Landwirtschaft, in der Pharmaindustrie ebenso wie in der Logistik. Was verbirgt sich eigentlich hinter diesen Begriff und welche Bedeutung hat BIG Data für mein Unternehmen?
Diesen und ähnlichen Fragen wird in dem Workshop nachgegangen. Dabei steht im Fokus, den Teilnehmern einen Überblick über die zentralen Elemente von BIG Data zu verschaffen. „Größe“ ist dabei nur ein Aspekt von vielen, die BIG Data ausmachen. Im Verlauf der zwei Tage werden Fragen beantwortet wie:
1. Worum geht es bei dem Thema BIG Data überhaupt?
2. Welche Anwendungsfälle gibt es für BIG Data?
3. Welche Konzepte stehen hinter BIG Data?
4. Welche Komponenten enthält BIG Data und wie kommt man mit diesen Komponenten zu Anwendungen?
5. Worauf muss man dabei achten?
6. Welche Chancen und Risiken ergeben sich durch BIG Data?Dieser Überblick versetzt die Teilnehmenden in die Lage, das Thema zu bewerten und weitere Schritte zu planen, sei es Verwendungsmöglichkeiten von BIG Data im Unternehmen zu identifizieren, einen Proof-of-Value durchzuführen oder ein BIG Data-Projekt zu starten.
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Zielgruppe
Data-Scientists, Big Data Entwickler, Administratoren, Projektleiter, Compliance Officer, CIO, Interessierte aus den Fachbereichen
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Inhalt
Im Kurs wird ein Überblick über das gesamte Thema Big Data gegeben:
Warum Big Data?
Anwendungsbeispiele (Business Cases)Welche Konzepte liegen Big Data-Technologien zugrunde?
Parallelisierung, Verteilungsprinzipien, NoSQLWelche Technologien werden genutzt?
Darstellung ausgewählter Komponenten, z.B. Hadoop, Spark, HBase, Mongo DB, Kafka uvm.Semantic Web
Konzepte und AnwendungsmöglichkeitenAnalytics
Werkzeuge und ProzessePrivacy & Security
Architektur von Big Data Systemen
Infrastruktur und Anbieter
Chancen & Risiken
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Requirements
Grundsätzliches Verständnis von Datenbanktechnologie und Datenmanagement
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