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Schulungsübersicht

Grundlagen des datenintensiven Platform Engineering

  • Einführung in datenintensive Anwendungen
  • Herausforderungen im Platform Engineering für Big Data
  • Überblick über Datenverarbeitungsarchitekturen

Datenmodellierung und -management

  • Prinzipien der Datenmodellierung für Skalierbarkeit
  • Datenspeicheroptionen und Optimierung
  • Verwaltung des Datenlebenszyklus in einer verteilten Umgebung

Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks

  • Überblick über Big-Data-Verarbeitungstools (Hadoop, Spark, Flink)
  • Batch- vs. Stream-Processing
  • Aufbau einer Big-Data-Verarbeitungs-Pipeline

Echtzeit-Analyseplattformen

  • Architektur für Echtzeitanalysen
  • Stream-Processing-Engines (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Aufbau von Echtzeit-Dashboards und Visualisierungen

Orchestrierung von Daten-Pipelines

  • Workflow-Management mit Apache Airflow und anderen
  • Automatisierung von Datenpipelines zur Effizienzsteigerung
  • Überwachung und Alarmierung für Datenpipelines

Platform-Sicherheit und Compliance

  • Sicherheits-Best-Practices für Datenplattformen
  • Datenschutz und regulatorische Compliance sicherstellen
  • Absicherung des Datenzugriffs

Performance-Tuning und Optimierung

  • Techniken zur Optimierung von Datendurchsatz und Latenz
  • Skalierungsstrategien für datenintensive Plattformen
  • Leistungsbenchmarking und Überwachung

Fallstudien und Best Practices

  • Analyse erfolgreicher Datenplattform-Implementierungen
  • Lektionen von Branchenführern
  • Aktuelle Trends im datenintensiven Platform Engineering

Capstone-Projekt

  • Entwurf einer Plattformlösung für eine datenintensive Anwendung
  • Implementierung eines Prototyps der Datenverarbeitungs-Pipeline
  • Bewertung der Plattformleistung und Skalierbarkeit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen
  • Erfahrung mit Java, Scala oder Python Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten von Datenbanken und SQL

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Data Engineers
  • Technische Leiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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