Big Data Engineer - Boot Camp - Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!

Big Data Engineer – Bootcamp

Ein einzigartiges Schulungs- und Zertifizierungsprogramm!

Dieser Masterstudiengang in Big Data Engineering vermittelt Ihnen die Kompetenzen, die Sie für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Data Engineering benötigen. Sie lernen, das umfassende Hadoop-Datenframework zu beherrschen, die Funktionen von Apache Spark mit Python zu nutzen, Datenpipelines mit Apache Kafka zu vereinfachen und das Open-Source-Datenbankmanagement-Tool MongoDB zum Speichern von Daten in Big-Data-Umgebungen einzusetzen.

Wichtige Merkmale

• Kurs und Materialien sind in englischer Sprache
• 62 Stunden E-Learning (im eigenen Tempo) Videoinhalte
• 1 Jahr Zugang mit einer empfohlenen Lernzeit von 100 Stunden
• Praxisnahe Projekte für eine praxisorientierte Ausbildung
• Über 30 gefragte Fähigkeiten
• 1 Jahr Zugang zur Lernplattform
• Zertifizierung für jeden Kurs und Bootcamp-Zertifizierung nach Abschluss

Programmergebnisse

Nach Abschluss des BIG DATA ENGINEER Bootcamps sind Sie in der Lage

• ein tiefgreifendes Verständnis der flexiblen und vielseitigen Frameworks des Hadoop-Ökosystems, wie Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume und Yarn, zu erwerben
• Tools und Fähigkeiten wie die Erstellung von Datenmodellen, Datenbankschnittstellen, fortgeschrittene Architektur, Spark, Scala, RDD, SparkSQL, Spark Streaming, Spark ML, GraphX, Sqoop, Flume, Pig, Hive, Impala und Kafka-Architektur zu beherrschen
• Verstehen Sie, wie Sie Daten modellieren, erfassen, replizieren und mit dem NoSQL-Datenbankmanagementsystem MongoDB sharden.
• Erwerben Sie Fachwissen über die Erstellung und Wartung von Analyseinfrastrukturen und übernehmen Sie Verantwortung für die Entwicklung, Verteilung, Wartung und Überwachung von Architekturkomponenten.
• Erhalten Sie Einblicke, wie Sie die Produktivität Ihres Unternehmens verbessern können, indem Sie Big Data auf Plattformen verarbeiten, die deren Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Zuverlässigkeit bewältigen können.
• Lernen Sie, wie Kafka in der Praxis eingesetzt wird, einschließlich seiner Architektur und Komponenten, sammeln Sie praktische Erfahrungen mit der Verbindung von Kafka mit Spark und arbeiten Sie mit Kafka Connect
• Verstehen Sie, wie Sie Amazon EMR zur Verarbeitung von Daten mit Hadoop-Ökosystem-Tools einsetzen können

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Ein angesehener Dateningenieur erstellt und wartet Datenstrukturen und -architekturen für die Datenerfassung, -verarbeitung und -verteilung für große, datenintensive Anwendungen. Es ist eine vielversprechende Karriere für neue und erfahrene Fachleute mit einem leidenschaftlichen Interesse an Daten, darunter:

• IT-Fachleute
• Fachleute aus dem Bank- und Finanzwesen
• Datenbankadministratoren
• Einsteiger im Bereich Datenengineering
• Studierende in UG/PG-Programmen

Lernpfad – Big-Data-Ingenieur

1. Big Data für Data Engineering

In diesem Einführungskurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte und Begriffe von Big Data sowie deren praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen kennen. Sie erhalten Einblicke, wie Sie die Produktivität Ihres Unternehmens durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Gewinnung wertvoller Informationen verbessern können.

Wichtige Lernziele

• Verstehen, was Big Data ist, woher Big Data stammt und Beispiele aus der Praxis kennenlernen
• Den entscheidenden Unterschied zwischen Big Data und Data Science lernen
• Werden Sie zum Meister in der Nutzung von Big Data für operative Analysen und einen besseren Kundenservice
• Erwerben Sie Kenntnisse über das Big-Data-Ökosystem und das Hadoop-Framework

Kursübersicht

• Lektion 1 – Was ist Big Data?
• Lektion 2 – Big Data: jenseits des Hypes
• Lektion 3 – Big Data und Data Science
• Lektion 4 – Anwendungsfälle
• Lektion 5 – Big-Data-Verarbeitung

2. Big Data Hadoop und Spark Developer

Der Big Data Hadoop-Kurs von AVC hilft Ihnen, Big Data und Hadoop-Ökosystem-Tools wie HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Impala, Pig, HBase, Spark, Flume, Sqoop und Hadoop Frameworks zu beherrschen, einschließlich zusätzlicher Konzepte im Lebenszyklus der Big-Data-Verarbeitung.

Während dieses von einem Dozenten geleiteten Online-Kurses arbeiten Sie an Echtzeitprojekten in den Bereichen Einzelhandel, Tourismus, Finanzen und anderen Bereichen. Dieser umfassende Datenkurs bereitet Sie auf die CCA175-Big-Data-Zertifizierung von Cloudera vor.

Wichtige Lernziele

• Lernen Sie, sich im Hadoop-Ökosystem zurechtzufinden und dessen Nutzung zu optimieren
• Importieren Sie Daten mit Sqoop, Flume und Kafka
• Implementieren Sie Partitionierung, Bucketing und Indizierung in Hive.
• Arbeiten Sie mit RDDs in Apache Spark.
• Verarbeiten Sie Streaming-Daten in Echtzeit.
• Führen Sie DataFrame-Operationen in Spark mit SQL-Abfragen durch.
• Implementieren Sie benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und benutzerdefinierte Attributfunktionen (UDAFs) in Spark.

Kursübersicht

• Lektion 1 – Einführung in Big Data und Hadoop
• Lektion 2 – Hadoop-Architektur, verteilte Speicherung (HDFS) und YARN
• Lektion 3 – Datenimport in Big-Data-Systeme und ETL
• Lektion 4 – Verteilte Verarbeitung, MapReduce-Framework und Pig
• Lektion 5 – Apache Hive
• Lektion 6 – NoSQL-Datenbanken, HBase
• Lektion 7 – Grundlagen der funktionalen Programmierung und Scala
• Lektion 8 – Apache Spark – das Framework der nächsten Generation für Big Data
• Lektion 9 – Spark Core-Verarbeitung von RDD
• Lektion 10 – Spark SQL-Verarbeitung von DataFrames
• Lektion 11 – Spark MLLib – Modellierung von Big Data mit Spark
• Lektion 12 – Streaming-Verarbeitungsframework und Spark Streaming
• Lektion 13 – Spark GraphX

3. Pyspark-Schulung

Die Pyspark-Schulung bietet einen detaillierten Überblick über Apache Spark, die Open-Source-Engine zur Verarbeitung großer Datensätze, und deren Integration in Python mithilfe der PySpark-Schnittstelle. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie datenintensive Anwendungen erstellen und implementieren und sich gleichzeitig mit hochleistungsfähigem maschinellem Lernen befassen. Sie lernen, wie Sie Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib, Spark Streaming, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX und Kafka nutzen können.

Wichtige Lernziele

• Verstehen, wie Sie die Funktionen von Python beim Einsatz im Spark-Ökosystem nutzen können
• Beherrschen der Apache Spark-Architektur und der Konfiguration einer Python-Umgebung für Spark
• Lernen Sie verschiedene Techniken zum Sammeln von Daten kennen, verstehen Sie RDDs und wie man sie mit DataFrames vergleicht, wie man Daten aus Dateien und HDFS liest und wie man mit Schemata arbeitet
• Erlangen Sie ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Tools, die im Spark-Ökosystem enthalten sind, wie Spark SQL, Spark MLLib, Sqoop, Kafka, Flume und Spark Streaming
• Erstellen und erkunden Sie verschiedene APIs für die Arbeit mit Spark DataFrames und lernen Sie, wie Sie Daten mit DataFrames aggregieren, transformieren, filtern und sortieren

Kursübersicht

• Lektion 01 – Eine kurze Einführung in Pyspark
• Lektion 02 – Resilient Distributed Datasets
• Lektion 03 – Resilient Distributed Datasets und Aktionen
• Lektion 04 – DataFrames und Transformationen
• Lektion 05 – Datenverarbeitung mit Spark DataFrames

4. Apache Kafka

In diesem Apache Kafka-Zertifizierungskurs lernen Sie die Architektur, Installation, Konfiguration und Schnittstellen des Open-Source-Messaging-Systems Kafka kennen. In dieser Kafka-Schulung lernen Sie die Grundlagen von Apache ZooKeeper als zentralisiertem Dienst kennen und erwerben Fähigkeiten zur Bereitstellung von Kafka für Echtzeit-Messaging. Der Kurs ist Teil des Master-Programms „Big Data Hadoop Architect“ und wird Entwicklern und Analysten empfohlen, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten.

Wichtige Lernziele

• Beschreiben Sie die Bedeutung von Big Data
• Beschreiben Sie die Grundkonzepte von Kafka
• Beschreiben Sie die Architektur von Kafka
• Erläutern Sie, wie Kafka installiert und konfiguriert wird
• Erläutern Sie, wie Kafka für Echtzeit-Messaging verwendet wird.

Kursübersicht

• Lektion 1 – Erste Schritte mit Big Data und Apache Kafka
• Lektion 2 – Kafka-Produzent
• Lektion 3 – Kafka-Consumer
• Lektion 4 – Kafka-Betrieb und Leistungsoptimierung
• Lektion 5 – Kafka-Cluster-Architektur und Kafka-Administration
• Lektion 6 – Kafka-Überwachung und Zeitplanregister
• Lektion 7 – Kafka Streams und Kafka Connect
• Lektion 8 – Integration von Kafka mit Storm
• Lektion 9 – Kafka-Integration mit Spark und Flume
• Lektion 10 – Admin-Client und Sicherheit in Kafka

5. MongoDB-Entwickler und -Administrator

Werden Sie zum Experten für MongoDB-Entwicklung und -Administration, indem Sie Ihre Kenntnisse über NoSQL vertiefen und Fähigkeiten in den Bereichen Datenmodellierung, Datenabruf, Suche, Sharding und Datenreplikation erwerben. Der Kurs umfasst branchenbezogene Projekte in den Bereichen E-Learning und Telekommunikation. Er eignet sich am besten für Datenbankadministratoren, Softwareentwickler, Systemadministratoren und Analysten.

Wichtige Lernziele

• Entwickeln Sie Fachwissen im Schreiben von Java- und NodeJS-Anwendungen mit MongoDB
• Beherrschen Sie die Fähigkeiten zur Replikation und Sharding von Daten in MongoDB, um die Lese-/Schreibleistung zu optimieren
• Führen Sie die Installation, Konfiguration und Wartung der MongoDB-Umgebung durch
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Erstellen und Verwalten verschiedener Arten von Indizes in MongoDB für die Ausführung von Abfragen
• Speichern Sie unstrukturierte Daten effizient in MongoDB
• Entwicklung von Fähigkeiten zur Verarbeitung großer Datenmengen mit MongoDB-Tools
• Erwerb von Kenntnissen in den Bereichen MongoDB-Konfiguration, Sicherungsmethoden sowie Überwachungs- und Betriebsstrategien
• Erwerb eines tiefgreifenden Verständnisses der Konzepte DB Notes, Replica Set und Master-Slave.

Kursübersicht

• Lektion 1 – Einführung in NoSQL-Datenbanken
• Lektion 2 – MongoDB: Eine Datenbank für das moderne Web
• Lektion 3 – CRUD-Operationen in MongoDB
• Lektion 4 – Indizierung und Aggregation
• Lektion 5 – Replikation und Sharding
• Lektion 6 – Entwicklung von Java- und Node JS-Anwendungen mit MongoDB
• Lektion 7 – Verwalten von MongoDB-Clusteroperationen

6. AWS Technical Essentials

In diesem Kurs „AWS Technical Essentials“ lernen Sie, wie Sie sich in der AWS Management Console zurechtfinden, die Sicherheitsmaßnahmen, Speicher- und Datenbankoptionen von AWS verstehen und Expertenwissen über Webdienste wie RDS und EBS erwerben. Der Kurs wurde gemäß dem neuesten AWS-Lehrplan entwickelt und hilft Ihnen dabei, AWS-Dienste zu identifizieren und effektiv zu nutzen.

Wichtige Lernziele

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der AWS-Plattform und des Cloud Computing
• Identifizieren von AWS-Konzepten, Terminologie, Vorteilen und Bereitstellungsoptionen zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen
• Identifizieren von Bereitstellungs- und Netzwerkoptionen in AWS. Kursübersicht

• Lektion 01 – Einführung in Cloud Computing
• Lektion 03 – Speicher und Bereitstellung von Inhalten
• Lektion 04 – Rechendienste und Netzwerke
• Lektion 05 – AWS Managed Services und Datenbanken
• Lektion 06 – Bereitstellung und Verwaltung

Lektion 02 – Einführung in AWS

7. AWS Big Data-Zertifizierungsschulung

In diesem AWS Big Data-Zertifizierungskurs lernen Sie die Konzepte des Cloud Computing und seiner Bereitstellungsmodelle, die Amazon Web Services-Cloud-Plattform, Kinesis Analytics, AWS Big Data-Speicher-, Verarbeitungs-, Analyse-, Visualisierungs- und Sicherheitsdienste, EMR, AWS Lambda und Glue, Algorithmen für maschinelles Lernen und vieles mehr kennen.

Wichtige Lernziele

• Verstehen, wie Amazon EMR zur Verarbeitung von Daten mit Hadoop-Ökosystem-Tools verwendet wird
• Verstehen, wie Amazon Kinesis für die Echtzeit-Verarbeitung von Big Data verwendet wird
• Analysieren und Transformieren von Big Data mit Kinesis Streams
• Visualisieren von Daten und Ausführen von Abfragen mit Amazon QuickSight.

Kurs

• Lektion 01 – AWS in Big Data – Einführung
• Lektion 02 – Erfassung
• Lektion 03 – Speicherung
• Lektion 04 – Verarbeitung I
• Lektion 05 – Verarbeitung II
• Lektion 06 – Analyse I
• Lektion 7 – Analyse II
• Lektion 8 – Visualisierung
• Lektion 9 – Sicherheit

Big Data Capstone

Dieses Big Data Capstone-Projekt bietet Ihnen die Möglichkeit, das im Rahmen des Programms erworbene Wissen anzuwenden. In speziellen Mentoring-Sitzungen lernen Sie, wie Sie ein reales, branchenbezogenes Big-Data-Problem lösen. Dieses Projekt ist der letzte Schritt des Programms und bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Big-Data-Kenntnisse zukünftigen Arbeitgebern zu präsentieren.

Optionaler Kurs

• AWS Technical Essentials

Der Kurs „AWS Technical Essentials“ vermittelt Ihnen Kenntnisse über die AWS Management Console, AWS-Sicherheitsmaßnahmen, Speicher- und Datenbankoptionen sowie Expertenwissen über Webdienste wie RDS und EBS. Der Kurs wurde in Übereinstimmung mit dem neuesten AWS-Lehrplan entwickelt und hilft Ihnen, AWS-Dienste zu identifizieren und effektiv zu nutzen.

• Java-Zertifizierungsschulung

Diese fortgeschrittene Java-Zertifizierungsschulung führt Sie durch die Java-Konzepte, von einführenden Techniken bis hin zu fortgeschrittenen Programmierkenntnissen. In diesem Java-Kurs lernen Sie außerdem Core Java 8, Operatoren, Arrays, Schleifen, Methoden und Konstruktoren kennen und sammeln praktische Erfahrungen mit den Frameworks JDBC und JUnit.

• Branchen-Meisterklasse – Data Engineering

Nehmen Sie an einer interaktiven Online-Meisterklasse teil und gewinnen Sie Einblicke in das Data Engineering.

• SQL

Dieser Kurs vermittelt Ihnen alle Informationen, die Sie benötigen, um erfolgreich mit SQL-Datenbanken zu arbeiten und die Datenbank in Ihren Anwendungen zu nutzen. Lernen Sie, wie Sie Ihre Datenbank richtig strukturieren, effektive SQL-Anweisungen und -Klauseln schreiben und Ihre SQL-Datenbank für skalierbares Wachstum verwalten.

• Branchen-Meisterklasse – Data Science

Nehmen Sie an dieser interaktiven Online-Branchen-Masterclass teil, um Einblicke in die Fortschritte in den Bereichen Data Science und KI-Techniken zu erhalten.

FRAGEN

Was ist der Wert eines Bootcamp-Zertifikats?

Das Bootcamp von AVC hilft Ihnen, gefragte Fähigkeiten schneller zu erlernen und Ihre Marktfähigkeit zu steigern. Unabhängig von Ihren Karrierezielen, ob Sie Anfänger sind oder nach Möglichkeiten zur Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten suchen, um Ihre Karriere zu verändern, das Bootcamp von AVC hilft Ihnen, diese Ziele schneller zu erreichen. Diese Zertifikate sind sehr begehrt.

Welche Kenntnisse und Erfahrungen sind für das Bootcamp erforderlich?

Im Allgemeinen sind keine Vorkenntnisse erforderlich, um an dem Programm teilzunehmen. Die Schulung beginnt auf Einführungsniveau und führt (Schritt für Schritt) zum Expertenniveau. Es ist jedoch immer von Vorteil, wenn Sie über Grundkenntnisse oder Erfahrungen in dem Fachgebiet verfügen. Lesen Sie mehr über die spezifischen Details Ihres Kurses.

Dieses Programm ist selbstbestimmt, sodass Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Sie beginnen mit einem praktischen E-Learning-Modul. Am Ende des Programms verfügen Sie über umfassende Kenntnisse und sind in der Lage, diese in einer Vielzahl von praktischen Aufgaben und Projekten anzuwenden.

Wie lange dauert es, das Bootcamp zu absolvieren?

Das ist von Person zu Person sehr unterschiedlich. Einige absolvieren das Programm relativ schnell (ca. 2-3 Monate), während andere mehr Zeit benötigen. Sie haben ein Jahr lang Zugang zum Programm und zum E-Learning. Wenn Sie 5-10 Stunden pro Woche für das Programm aufwenden, dauert es ca. 6 Monate, bis Sie es abgeschlossen haben. Hinweis: Einige andere Masterstudiengänge dauern länger. Dies ist eine Schätzung.