Big Data Engineer (IHK) - Blended Learning

Woher kommen die Daten? Wie sammelt man sie professionell? Und was, wenn sie in ganz unterschiedlichen Formaten vorliegen? Das wollen auch viele Unternehmen gerne wissen. Denn die Daten entscheiden über den wirtschaftlichen Erfolg. Und Sie haben künftig die Antwort, auch bei enormen Datenmengen.

Der Lehrgang „Big Data Engineer (IHK)“ vermittelt praxisnahes Wissen und essentielle Fähigkeiten, um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten, zu speichern und in Echtzeit zu analysieren. Big Data Engineers sind verantwortlich für die Entwicklung und Verwaltung von Datenpipelines, um Unternehmen datengetriebene Erkenntnisse bereitzustellen. In einer Welt, in der die Menge und Vielfalt von Daten exponentiell wachsen, spielen Big Data Engineers eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen bei der effizienten Nutzung und Integration dieser Daten in ihre Geschäftsprozesse zu unterstützen.

Der Lehrgang "Big Data Engineer (IHK)" ist ein Kurs für Fortgeschrittene. Bestenfalls haben Sie bereits berufliche Erfahrung im Umgang mit Daten erzielt oder unseren Lehrgang "Business Data Analyst (IHK)" absolviert. Wenn Sie diesen oder einen ähnlichen Lehrgang bereits besucht oder berufliche Erfahrung im Umgang mit Big Data haben, dann sehen Sie sich unbedingt mal unseren Lehrgang für Spezialisten "Data Scientist (IHK)" an!

Wenn Sie alle drei Lehrgänge absolvieren, erhalten Sie von uns darüber hinaus das Zertifikat "Business Data Professional (IHK)"!

Umfang und Inhalt

20 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training und ca. 58 Lehrgangsstunden als modulbegleitetes Selbstlernstudium.

• Woche 1: Einführung in die Rolle des Data Engineers Überblick über die Aufgaben eines Big Data Engineers und praxisnahe Showcases.
• Woche 2: Python Crashkurs Grundlagen in der Programmiersprache Python, einer der wichtigsten Werkzeuge zur Datenverarbeitung.
• Woche 3: Web Scraping Techniken zur automatisierten Datenextraktion aus Webseiten.
• Woche 4: Einführung in APIs Zugriff und Nutzung von APIs zur Integration von externen Datenquellen.
• Woche 5: Data Pipelines Erstellung und Verwaltung von Data Pipelines und Speicherung von Rohdaten in Data Lakes.
• Woche 6: Hadoop und Spark (Teil 1) Einführung in verteilte Datenverarbeitung mit Hadoop und Spark, wichtige Technologien im Big Data Bereich.
• Woche 7: Hadoop und Spark (Teil 2) Vertiefung der Kenntnisse in Hadoop und Spark, mit Fokus auf die Optimierung der Datenverarbeitung.
• Woche 8: Von der Idee zur Cloud Integration von Datenbanken, Nutzung von Docker Containern und Bereitstellung von Big Data Anwendungen in der Azure Cloud.
• Bonus: Projektleitfaden Praxisorientierter Leitfaden für die Umsetzung von Big Data Projekten, von der Idee bis zur Realisierung in der Cloud.

Nutzen für Teilnehmende

Sie lernen

• Daten zu analysieren und auszuwerten,
• Datenmuster zu identifizieren und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen bzw. vorzubereiten,
• Datenpipelines zu automatisieren und mit riesigen Datensätzen zu arbeiten,
• die Daten so zur Verfügung zu stellen, wie sie von Analysten gebraucht werden und
• mit dem Datenstrom, dem Datenmanagement und riesigen Datenmengen zu arbeiten.

Blended Learning bedeutet:

• 40 UE (ca. 5 UE pro Woche) - Videoaufzeichnungen und sonstiges Material zum Selbstlernen
• 20 UE (8 x 2 UE pro Woche, 1 x Sa. mit 4 UE) - Live-Onlineunterricht zur Stoffvertiefung und für Gruppenarbeiten
• 16 UE (2 UE pro Woche) - Automatisierte Q und A - Abprüfen des Lehrstoffs durch automatisierte Fragen und Antworten
• 2 UE - Forum und Chatfunktion für weitergehende Fragen und Infos
• Abschlussarbeit: Projektarbeit mit anschließender Präsentation und fachlichem Austausch

Eingangsvoraussetzungen für den Kurs
Den bestmöglichen Nutzen können Teilnehmende erzielen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:

• Grundlagen Statistik
• Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung
• Erste Erfahrung mit Umgang von Daten (z.B. Microsoft Excel)
• Programmierkenntnisse von Vorteil
• Zahlenaffinität
• Fähigkeit zum selbständigen Arbeiten

Für die Zulassung zur Projektarbeit mit Fachgespräch werden weder ein bestimmter Bildungsabschluss noch eine entsprechende Berufserfahrung vorausgesetzt.

Technische Voraussetzungen

• PC, Apple Mac oder Tablet (ab 7 Zoll)
• mindestens Microsoft Windows 10 oder macOS 11 oder Android 10 oder iOS 11 oder iPadOS 13
• Headset (Kopfhörer mit Mikrofon)
• Webcam (dringend empfohlen)
• Internetzugang mit mind. 2 Mbps im Download und 1 Mbps im Upload

Hinweise

Bei diesem Zertifikatslehrgang erhalten Sie ein Open Badge. Weitere Informationen erhalten Sie unter Open Badges - wie digitale Zertifikate die Weiterbildung revolutionieren

Entdecken Sie unsere weiteren tollen Angebote für Digital-Pioniere und unseren weiteren Angeboten der Kategorien Digitalisierung und Datenschutz!

Nehmen Sie an unserer Lehrgangsreihe "Business Data Professional (IHK)" teil!