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Big Data Analyst

Kostenlos für Dich

durch Förderung

Der Lehrgang zeigt die Anforderungen von Daten und Datenbanken, die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Bereich, die Data Warehouse Modellierung, den ETL-Prozess und das Management der Datenanalyse im Big Data. Abschließend werden die Anforderungen des Data Engineerings erläutert.
  • Abschlussart: Zertifikat „Big Data Analyst“
  • Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Data Engineer“
    Zertifikat „Data Analyst“
    Zertifikat „Big Data Specialist"
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
  • Dauer: 12 Wochen

Data Engineer

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur

Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers

Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten


Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse

Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM

Einführung/Modellierung in der UML

· Klassendiagramme

· Use-Case Analyse

· Aktivitätsdiagramme


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Datenbanken (ca. 3 Tage)

Grundlagen von Datenbanksystemen

Architektur von Datenbankmanagementsystemen

Anwendung RDBMS

Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen

Praktische und theoretische Einführung in SQL

Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json


Data Warehouse (ca. 4 Tage)

Star Schema

Datenmodellierung

Erstellung Star Schema in RDBMS

Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung

Erstellung Snowflake Schema in RDBMS

Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung

Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 – Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5

Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions

Vergleich von state und transaction oriented

Faktentabellen, Density und Storage vom DWH


ETL (ca. 4 Tage)

Data Cleansing

· Null Values

· Aufbereitung von Daten

· Harmonisierung von Daten

· Anwendung von Regular Expressions

Data Understanding

· Datenvalidierung

· Statistische Datenanalyse

Datenschutz, Datensicherheit

Praktischer Aufbau von ETL-Strecken

Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.

Data Vault Datenmodellierung

Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren


Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Data Analytics

Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)

CRISP-DM Referenzmodell

Data Analytics Workflows

Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning

Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts


Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Datentypen

Funktionen


Datenanalyse (ca. 3 Tage)

Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)

Prozess der Datenaufbereitung

Data Mining Algorithmen in Python


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)

Explorative Datenanalyse

Insights

Datenqualität

Nutzenanalyse

Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Data Storytelling


Datenmanagement (ca. 2 Tage)

Big Data Architekturen

Relationale Datenbanken mit SQL

Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken

Business Intelligence

Datenschutz im Kontext der Datenanalyse


Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)

MapReduce-Ansatz

Spark

NoSQL


Dashboards (ca. 3 Tage)

Bibliothek: Dash

Aufbau von Dashboards – Dash Components

Customizing von Dashboards

Callbacks


Text Mining (ca. 1 Tag)

Data Preprocessing

Visualisierung

Bibliothek: SpaCy


Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Big Data Specialist

Was ist Big Data? (ca. 1 Tag)

Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity

Chancen und Risiken großer Datenmengen

Abgrenzung: Business Intelligence, Data Analytics, Data Science

Was ist Data Mining?


Einführung in Apache Frameworks (ca. 2 Tage)

Big-Data-Lösungen in der Cloud

Datenzugriffsmuster

Datenspeicherung


MapReduce (ca. 3 Tage)

MapReduce Philosophie

Hadoop Cluster

Verketten von MapReduce Jobs


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Komponenten (ca. 3 Tage)

Kurzvorstellung von verschiedenen Tools

Datenübertragung

YARN-Anwendungen

Hadoop JAVA-API

Apache Spark


NoSQL und HBase (ca. 3 Tage)

CAP-Theorem

ACID und BASE

Typen von Datenbanken

HBase


Big Data Visualisierung (ca. 3 Tage)

Theorien der Visualisierung

Diagrammauswahl

Neue Diagrammarten

Werkzeuge zur Datenvisualisierung


Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt.

Du beherrschst die Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten und verstehst Big Data Analysen mit Hilfe grundlegender Python-Programmierungen, SQL und NoSQL-Datenbankkonzepten. Kenntnisse in branchenspezifischer Software zur Verarbeitung und Strukturierung von großen, unstrukturierten Daten sowie deren Visualisierung runden dein Wissen ab.

Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.

Eine systematische Auswertung von Datenmengen ist für Unternehmen unabdingbar, um Informationen über das eigene Produkt und Kundenverhalten zu generieren. Big Data Analysts werden vor diesem Hintergrund branchenübergreifend zunehmend nachgefragt.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.