Deep Dive: Data Architecture mit Spark und Cloud Native: virtueller Ein-Tages-Workshop

654,50 EUR inkl. MwSt./USt
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550,00 EUR zzgl. MwSt./USt.
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1.100,00 EUR
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BLACK WEEK Rabatt bis zum 30.11.2022

Datum 1. Februar 2023

Uhrzeit 9:00–17:00

Format Virtuell

Eckdaten

Zielgruppe: Softwarearchitekten, Datenbankentwickler, Data Engineers, Data Scientists, Softwarenentwickler | Dauer 1 Tag | 9:00–17:00 Uhr | Trainer: Mario Meir-Huber | Ort: Remote | Teilnehmerzahl: 6-12 Personen

Seminarbeschreibung

Der Workshop bietet eine Vertiefung zum Thema Data Architecture. Der Dozent geht ausführlich auf Apache Spark sowie auf Cloud Native Lösungen zur Verarbeitung von Daten ein. Verschiedene Architekturoptionen werden exemplarisch vorgestellt.

Im zweiten Teil der Schulung geht es primär um dezentrale Datenarchitekturen. Der Dozent zeigt auf, warum bisherige Ansätze – wie etwa die des Data Lakes – in Unternehmen oftmals scheitern. In diesem Teil folgt auch gleich die Überleitung zum Hauptteil der Schulung: dem Data Mesh. Das Data Mesh ist eine Architekturgrundlage, um dezentrale Datenarchitekturen erfolgreich zu bauen. In diesem Teil werden mehrere Architekturbeispiele durchbesprochen und diskutiert.

Die Schulung wird durch einen Überblick zu Data Governance abgerundet. Hierbei wird dargestellt, welchen Einfluss dies auf etwaige Architekturüberlegungen hat.

Die Schulung wird mit einem gängigen Online-Conferencing-System durchgeführt. Alle wichtigen Informationen zur Durchführung erhalten die Teilnehmer vorab per Mail. Der Workshop wird in deutscher Sprache durchgeführt.

Agenda der IT-Schulung

Einführung in Datentechnologien

  • Verteilung, CAP Theorem, ACID vs. BASE als Grundlagen
  • Überblick verteilte Dateisysteme
  • Big Data, Data Science und Data Engineering

Überblick der wichtigsten Datentechnologien in der Cloud

  • Cloud native Lösungen der 3 größten Anbieter (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Open-Source Lösungen und Tools (z.B. Apache Spark)
  • Vergleich und Implikationen der Technologien auf die Architektur

Dezentrale Datenarchitekturen

  • Warum Daten im Unternehmen dezentral sind (vs. Zentral)
  • Data Mesh als Designgrundlage moderner Datenanwendungen
  • Quo Vadis Datalake? Warum der Datalake nicht mehr das Maß aller Dinge ist

Data Mesh

  • Grundlagen des Data Mesh
  • Architekturbeispiele mit dem Data Mesh

Die Bedeutung von Data Governance für die Architektur

  • Überblick zu Data Governance
  • Architekturimplikationen von Data Governance

    KPIs

    • Verständnis von Datenarchitekturen
    • Cloud-basierte Datenarchitekturen
    • Dezentrale Datenarchitekturen
    • Data Mesh
    • Überblick über Data Governance

    Voraussetzungen

    • Allgemeine IT-Kenntnisse
    • Kenntnisse in der Softwareentwicklung
    • Grundlegende Kenntnisse zu Datentechnologien

    Eckdaten

    Zielgruppe: Softwarearchitekten, Datenbankentwickler, Data Engineers, Data Scientists, Softwarenentwickler | Dauer 1 Tag | 9:00–17:00 Uhr | Trainer: Mario Meir-Huber | Ort: Remote | Teilnehmerzahl: 6-12 Personen

    Seminarbeschreibung

    Der Workshop bietet eine Vertiefung zum Thema Data Architecture. Der Dozent geht ausführlich auf Apache Spark sowie auf Cloud Native Lösungen zur Verarbeitung von Daten ein. Verschiedene Architekturoptionen werden exemplarisch vorgestellt.

    Im zweiten Teil der Schulung geht es primär um dezentrale Datenarchitekturen. Der Dozent zeigt auf, warum bisherige Ansätze – wie etwa die des Data Lakes – in Unternehmen oftmals scheitern. In diesem Teil folgt auch gleich die Überleitung zum Hauptteil der Schulung: dem Data Mesh. Das Data Mesh ist eine Architekturgrundlage, um dezentrale Datenarchitekturen erfolgreich zu bauen. In diesem Teil werden mehrere Architekturbeispiele durchbesprochen und diskutiert.

    Die Schulung wird durch einen Überblick zu Data Governance abgerundet. Hierbei wird dargestellt, welchen Einfluss dies auf etwaige Architekturüberlegungen hat.

    Die Schulung wird mit einem gängigen Online-Conferencing-System durchgeführt. Alle wichtigen Informationen zur Durchführung erhalten die Teilnehmer vorab per Mail. Der Workshop wird in deutscher Sprache durchgeführt.

    Agenda der IT-Schulung

    Einführung in Datentechnologien

    • Verteilung, CAP Theorem, ACID vs. BASE als Grundlagen
    • Überblick verteilte Dateisysteme
    • Big Data, Data Science und Data Engineering

    Überblick der wichtigsten Datentechnologien in der Cloud

    • Cloud native Lösungen der 3 größten Anbieter (AWS, Azure, Google Cloud)
    • Open-Source Lösungen und Tools (z.B. Apache Spark)
    • Vergleich und Implikationen der Technologien auf die Architektur

    Dezentrale Datenarchitekturen

    • Warum Daten im Unternehmen dezentral sind (vs. Zentral)
    • Data Mesh als Designgrundlage moderner Datenanwendungen
    • Quo Vadis Datalake? Warum der Datalake nicht mehr das Maß aller Dinge ist

    Data Mesh

    • Grundlagen des Data Mesh
    • Architekturbeispiele mit dem Data Mesh

    Die Bedeutung von Data Governance für die Architektur

    • Überblick zu Data Governance
    • Architekturimplikationen von Data Governance

      KPIs

      • Verständnis von Datenarchitekturen
      • Cloud-basierte Datenarchitekturen
      • Dezentrale Datenarchitekturen
      • Data Mesh
      • Überblick über Data Governance

      Voraussetzungen

      • Allgemeine IT-Kenntnisse
      • Kenntnisse in der Softwareentwicklung
      • Grundlegende Kenntnisse zu Datentechnologien

      Für alle fachlichen Workshops und virtuellen Live-Kurse gilt:

      Nach Erwerb eines Workshop Platzes ("Ticket") werden den Teilnehmenden ca. eine Woche vor Workshop-Beginn die Logindaten zum virtuellen Schulungsraum sowie Schulungsmaterialien per Mail zur Verfügung gestellt.


      Der Workshop wird in deutscher Sprache durchgeführt. Die Teilnehmenden benötigen eigene PCs mit dem Betriebssystem ihrer Wahl und Internet-Anschluss zum Zugriff auf die Schulungsumgebung.

      Sollte der Workshop aufgrund von Krankheit, höherer Gewalt oder zu wenig Anmeldungen nicht durchgeführt werden können, informieren wir die Teilnehmenden schnellstmöglich. Der Ticketpreis wird in dem Fall erstattet.

      Für alle Coachings und auf persönliche Kompetenzen ausgelegten Trainings gilt:

      Nach Buchung eines Coachings wird der Sitzungstermin mit demCoach individuell ausgemacht. Wir treten mit dem Teilnehmenden in Kontakt, um drei Wunschtermine zu erfragen und diese mit dem gebuchten Coach zu organisieren.

      Die Sitzung kann in deutscher oder in englischer Sprache durchgeführt werden. Technische Voraussetzungen sind ein Live-Video-Stream in Bild und Ton fähiges Endgerät, ein Mikrofon und falls gewünscht eine Webcam. Wir empfehlen, während einer Sitzung eine stabile Internetverbindung oder ein WLAN zu nutzen.

      Sollte der oder die Teilnehmende nicht an der Sitzung teilnehmen können, kann die Sitzung kostenlos auf einen Ausweichtermin verschoben werden. Hierzu benötigen wir proaktiv die Mitteilung, welcher Termin in Frage kommt.


      Für alle E-Learning Kurse, die direkt in der Golem Karrierewelt bestellt wurden, gilt:

      Die E-Learnings können bequem im Kundenbereich der Golem Karrierewelt im Rahmen der Bestellnummer eingesehen werden, oder unter: Meine E-Learning Kurse (nur gültig mit aktivem E-Learning und kostenlosem Golem Karrierewelt Kundenkonto) . Das E-Learning kann, wenn nicht anders im Produkt beschrieben, unbegrenzt abgerufen werden . WICHTIG: mit Kursstart erlischt das Widerrufsrecht. E-Learning nur in Verbindung mit Kundenkonto und der dem E-Learning zugeordneten Kauf-E-Mailadresse abrufbar.

      Fragen zu einem Workshop, Coaching oder E-Learning? Bitte nutze unser Kontaktformular unter dem Tab "Stelle uns eine Frage". Wir melden uns umgehend bei dir.

      Du hast eine Frage oder wünschst ein individuelles Angebot für deine Firma? Dann kontaktiere uns gerne:

      Mario Meir-Huber

      Mario Meir-Huber ist seit mehr als einem Jahrzehnt in den Bereichen Big Data, Data Analytics und Data Engineering tätig. Er hatte in führenden Unternehmen (Microsoft, A1 Telekom, UNIQA) leitende Positionen im Bereich Data Management inne. Daneben schreibt er Blogbeiträge und Artikel für Golem.de.

      Mario hat langjährige Schulungserfahrung als Trainer zahlreicher IT-Workshops. Außerdem ist er Co-Autor des "Data Science Handbook" und regelmäßiger Referent auf internationalen Konferenzen zum Thema.