Big Data Engineer mit Wirtschaftsenglisch

Name: Big Data Engineer mit Wirtschaftsenglisch
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Kostenlos für Dich

durch Förderung

Zunächst frischst du deine englischen Sprachkenntnisse praxisnah auf. Im Anschluss erläutert dir der Kurs den Bereich Data Engineering und das Verarbeiten und Berechnen großer Datenmengen. Des Weiteren wirst du mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in deinem Beruf vertraut gemacht.

Abschlussart: Zertifikat „Big Data Engineer“
TOEIC®-Zertifikat (Test of English for International Communication)
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Data Engineer“
Zertifikat „Big Data Specialist"
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
TOEIC®-Test (Test of English for International Communication)
Unterrichtszeiten: Vollzeit
Dauer: 12 Wochen

Lehrgangsinhalte

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

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

Wirtschaftsenglisch

Allgemeinsprachlicher Teil (ca. 4 Tage)

Grundstrukturen der englischen Sprache

Zeitformen (simple, continuous, perfect), Fragestellung

Aktiv/Passiv

Adjektiv/Adverb

Modalverben

Konditional

Britisches und amerikanisches Englisch

Wichtige Idiome

Präsentieren auf Englisch

Kommunikativer Teil (ca. 5 Tage)

Kundenkontakte aufbauen und pflegen, Telefonate, Schriftverkehr

Vorstellung von Geschäftsbesuchen

Umgang mit Reklamationen

Produkte beschreiben

Briefe und E-Mails verfassen mit gängigen Phrasen zu Themen wie Bestellung, Angebot

Hierarchiestruktur im Unternehmen kommunizieren

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Wirtschaftsenglisch (ca. 6 Tage)

Verfassen von Geschäftskorrespondenz

Influencing

Professionelle Besprechung von Themen wie Unternehmensstruktur, Marketing und Vertrieb

Berichterstattung über Marktanalysen, Diskussion von finanziellen Trends

Auf Geschäftsreise: Am Empfang, im Hotel, im Restaurant

Auftritt in Meetings

Vorgänge und Abläufe beschreiben

Verhandlungen führen und Vereinbarungen treffen

Pläne/Projekte erarbeiten und kommunizieren

Vorbereitung von Präsentationen

Englischsprachige Stellenbeschreibungen

Angelsächsischer Bewerbungsprozess

Verfassen des Lebenslaufs

Vorstellungsgespräch: Selbstsichere Darstellung von Erfahrungen und Qualifikationen

Zertifizierung TOEIC® (1 Tag)

Projektarbeit (ca. 4 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Abschlusspräsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Voraussetzungen

Voraussetzung für die Kursteilnahme sind Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) sowie Englischvorkenntnisse (Realschulniveau).

Lehrgangsziel

Du beherrschst die Prozesse rund um die Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten. Außerdem kannst du große, unstrukturierte Datenmengen verarbeiten und die Daten ansprechend visualisieren.

Praxisnah erweiterst du zudem deine englische Sprachkompetenz, um im internationalen Berufsalltag erfolgreich zu sein. Der Kurs schließt mit dem international anerkannten TOEIC® Test ab, mit dem du deine erworbenen Kenntnisse optimal nachweisen kannst.

Zielgruppe

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

Berufsaussichten

Big Data wird in Unternehmen zur interdisziplinären Analyse und Konzeption von IT-Lösungen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs- und Betriebsteams eingesetzt. Big Data Engineers sind sowohl bei großen als auch mittelständischen Unternehmen in Industrie, Handel, Dienstleistungs- und Finanzwesen nachgefragt.

Mit dem aussagekräftigen TOEIC®-Test gibst du einen detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen im sprachlichen Umfeld und erleichterst so deinen beruflichen Ein- und Aufstieg.

Unterrichtskonzept

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.

Fördermöglichkeiten

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.