Modul: Big Data
Bewältigen Sie riesige Datenmengen und Datenströme dank skalierbaren Pipelines mit modernsten Big Data Frameworks.
Eckdaten
- ECTS-Punkte
- 2.5
- Nächster Start
- 02.05.2026
- Dauer
- 3 Unterrichtstage
- Unterrichtstage
- Fr. / Sa.
- Unterrichtssprache
- Deutsch
- Durchführungsort(e)
- FHNW Campus Brugg-Windisch
- Preis
- CHF 1500.–
Daten zu bewegen, zu transformieren und zur Verfügung zu stellen, ist die zentrale Herausforderung von Daten-Infrastrukturen. Passen diese Daten nicht mehr in eine einfache Datenbank oder auf ein einzelnes System, weil sie entweder zu gross sind oder es sich um einen nie-endenden Strom handelt, gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten, dieser Herausforderung zu begegnen. Der Begriff „Big Data“ wird oft verwendet, um diese Technologien und Strategien zusammenzufassen.
- 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
- 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.
- Samstag, 02. Mai 2026
- Freitag, 08. Mai 2026
- Samstag, 09. Mai 2026
Programm-Reglement Weiterbildung Data Science
