Big Data Analyst mit ITIL® 4 Foundation in IT Service Management und PRINCE2® Foundation in Project Management, 7th edition

Kostenfrei für Dich

durch Förderung

Du lernst die Bereiche Data Analytics sowie Data Engineering, die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in diesen Bereichen und das Management der Datenanalyse im Big Data kennen. Zudem erlernst du mit ITIL® eine Prozessoptimierungsmethode und mit PRINCE2® eine IT-Projektmanagementmethode.
  • Abschlussart: Zertifikat „Big Data Analyst“
    Zertifikat „ITIL® 4 Foundation in IT Service Management“
    Zertifikat „PRINCE2® Foundation in Project Management, 7th edition“
  • Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Data Engineer“
    Zertifikat „Data Analytics“
    Zertifikat „Big Data Specialist"
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    ITIL® 4 Foundation in IT Service Management
    PRINCE2® Foundation in Project Management, 7th edition
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 16 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

ITIL® 4 Foundation in IT Service Management

Verstehen der Schlüsselkonzepte von IT-Service Management (ca. 2 Tage)

Einführung in den Servicegedanken

Das ITIL®-Qualifizierungsschema

Definition wichtiger Begriffe im IT-Service Management ITSM

Schlüsselkonzepte zur Wertschöpfung durch Dienste

Schlüsselkonzepte des Beziehungsmanagements


Grundlegende konzeptionelle Bausteine von ITIL® (ca. 2 Tage)

Die ITIL® Guiding Principles

Art, Verwendung und Interaktion der Leitprinzipien

Die vier Dimensionen von Service Management

Das ITIL® Service Value Systems (SVS) und seine Komponenten

Die Service Value Chain (Wertschöpfungskette), ihre Aktivitäten und deren Zusammenspiel


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Die ITIL® Practices (ca. 3 Tage)

Die sieben wichtigsten ITIL® Practices

Der Zweck weiterer acht ITIL® Practices


Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 3 Tage)

ITIL® ist eine eingetragene Marke von AXELOS Limited, verwendet mit der Genehmigung von AXELOS Limited. Alle Rechte vorbehalten.

PRINCE2® Foundation in Project Management, 7th edition

Einführung in das Projektmanagement basierend auf PRINCE2® (ca. 1 Tag)

Definition und Charakteristiken eines Projekts

Projektsteuerungskreislauf des Projektmanagements und die sechs Projektdimensionen

Herausforderungen im Projektmanagement – warum scheitern Projekte?

Vorteile der PRINCE2® Projektmanagement-Methode

Kunden-Lieferanten-Umgebungen

Projekte in einem kommerziellen Umfeld

Struktur der PRINCE2®-Methode und ihre fünf integrierten Bausteine


Die PRINCE2® Grundprinzipien (ca. 1 Tag)

Die sieben Grundprinzipien von PRINCE2®

Aussagen und Inhalte der Grundprinzipien

Beziehung zwischen den Grundprinzipien und den Themen von PRINCE2®

Anpassung von PRINCE2® an die Projektumgebung


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Die Bedeutung von Menschen für PRINCE2® Projekte (ca. 1 Tag)

Änderungsmanagement

Führung und Management

Kommunikation im Projekt


Die sieben Themen von PRINCE2® (ca. 3 Tage)

Business Case (Nutzenmanagement-Ansatz und Nachhaltigkeitsmanagement-Ansatz)

Organisation (Projektstruktur, Rollen und Verantwortlichkeiten)

Erstellung von Plänen

Qualitätsplanung und Qualitätskontrolle

Risikomanagement

Issue-Management

Steuerung des Projektfortschritts


Die sieben Prozesse von PRINCE2® (ca. 2 Tage)

Zusammenspiel der sieben PRINCE2® Prozesse im Projektablauf

Aktivitäten in den jeweiligen PRINCE2® Prozessen

Vorbereiten, Lenken und Initiieren eines Projekts

Steuern einer Phase

Managen der Produktlieferung

Managen der Phasenübergänge

Abschließen eines Projekts


Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 2 Tage)

PRINCE2® ist eine eingetragene Marke von AXELOS Limited, verwendet mit der Genehmigung von AXELOS Limited. Alle Rechte vorbehalten.



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

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

Du beherrscht 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.

Zusätzlich verfügst über wichtiges Fachwissen, um die Prozess- und Servicequalität von Unternehmen zu bewerten und zu optimieren und beherrschst darüberhinaus die Begriffe und Konzepte der IT Infrastructure Library (ITIL®). Des Weiteren kannst du in PRINCE2®-Projekten mitarbeiten, kennst deren Ablauf und die Begrifflichkeiten. Du bist auch in der Lage, IT-Projekte zu planen, durchzuführen und Erfolge zu messen. 

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.

Mit Kenntnissen im IT-Service und Projektmanagement mit ITIL® und PRINCE2® weist du deine zusätzliche Qualifikation auf, die vor allem in der IT-Branche vielfach nachgefragt ist.

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.

Gerne beraten wir dich kostenfrei. 0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr
kostenfrei aus allen deutschen Netzen.
Kontakt
Gerne beraten wir dich kostenfrei. 0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr kostenfrei aus allen deutschen Netzen.