Bewältigen Sie riesige Datenmengen und Datenströme dank skalierbaren Pipelines mit modernsten Big Data Frameworks.
Steckbrief
- ECTS-Punkte
- 2
- Nächster Start
- 27.11.2026
- Dauer
- 3 Unterrichtstage
- Durchführungssprache
- Deutsch
- Durchführungsort
- FHNW Campus Brugg-Windisch
- Preis
- CHF 1200.–
Inhalt und Aufbau
Lernziele
- Du weisst, welche Big Data Frameworks existieren und welche Vor- und Nachteile diese haben (insbesondere Apache Spark, Apache Flink, Apache Beam und Kafka).
- Du verstehst die Herausforderungen von verteilten Daten, insbesondere bei der Verarbeitung von Datenströmen (Streams).
- Du hast erste Hands-On Erfahrung mit Apache Kafka.
- Du kannst robuste, skalierbare und wartbare Daten-Pipelines erstellen.
- Du kennst die Möglichkeiten, um komplexe wiederkehrende Abläufe bei der Datentransformation zu automatisieren mittels eines Schedulers oder Orchestration-Frameworks (Cron, Cloud-Scheduler, Apache Airflow) Technologie.
Technologie
- Python
Voraussetzungen und Zulassung
Erwartete Vorkenntnisse
- Du hast das Modul «Containerisierung & Cloud» besucht» oder eignen sich die Grundlagen und Bedienung von Docker Containern im Vorfeld selbständig an.
- Du hast bereits Erfahrung mit der Programmiersprache Python.
Organisatorisches
Abschluss
Mindestteilnehmerzahl
Unterrichtstage
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Info-Anlässe
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Big Data (2 ECTS)
- Datum
- 27.11.2026–5.12.2026
- Dauer
- 3 Tage
- Unterrichtstage
- Freitag, Samstag
- Ort
- FHNW Campus Brugg-Windisch