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Big Data III - Advanced Training

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Dieses Big Data Advanced Training richtet sich an erfahrene Data Engineers, Data Architects, DevOps Engineers und Plattformteams, die moderne Datenplattformen produktionsreif betreiben, skalieren und weiterentwickeln möchten.
Im Mittelpunkt stehen Streaming Architekturen, Lakehouse-Konzepte, DataOps-Prozesse und MLOps-Strategien. Sie lernen, wie Echtzeitdaten zuverlässig verarbeitet, Datenpipelines automatisiert betrieben und moderne Datenplattformen sicher, skalierbar und wartbar gestaltet werden.
Anhand praxisnaher Szenarien entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für produktive Big-Data-Architekturen. Sie gewinnen Sicherheit bei Architekturentscheidungen, Governance-Fragen und dem stabilen Betrieb komplexer Datenplattformen.

Ihre Vorteile / Nutzen
Für Teilnehmende:
Sie können moderne Big-Data-Plattformen mit Fokus auf Streaming, Lakehouse, DataOps und MLOps sicher planen, bewerten und produktionsnah betreiben. Sie lernen, wie Datenpipelines automatisiert, überwacht und stabil weiterentwickelt werden.

Für Unternehmen:
Unternehmen profitieren von robusteren Datenplattformen, höherer Datenqualität, klareren Governance-Strukturen und besser beherrschbaren Betriebsprozessen. So entsteht eine tragfähige Grundlage für Analytics, KI, Machine Learning und datengetriebene Geschäftsmodelle.
Dieses Seminar richtet sich an Teilnehmende, die Big-Data-Plattformen professionell skalieren und s...

Termin Ort Preis*
06.11.2026 online 1.059,10 €
18.12.2026 online 1.059,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Modul 1: Lakehouse & Architekturentscheidungen

  • Lakehouse & Medallion Layering
  • Storage-Formate (Delta, Iceberg, Hudi) im Vergleich
  • Governance- und Compliance-Anforderungen

Modul 2: Echtzeitdaten & Streaming-Architekturen

  • Event Streaming mit Apache Kafka
  • Topics, Partitionierung, Rebalancing
  • Streaming vs. Microbatching

Modul 3: Change Data Capture & Realtime Synchronisation

  • Einsatz von Debezium & Log-basierten CDC-Verfahren
  • Umgang mit Update/Deletes in Streaming-Systemen
  • Data Quality & Validierung in Streaming-Umgebungen

Modul 4: Orchestrierung & Betrieb

  • Airflow / Dagster Workflows modellieren
  • Monitoring, Alerting, Logging & SLA-Konzepte
  • Fehlertoleranz & Wiederanfahren von Pipelines

Modul 5: DataOps & Governance

  • Rollen, Verantwortlichkeiten & Betriebskonzepte
  • Data Catalogues, Metadata & Data Lineage
  • Data Contracts für unternehmensweite Standards

Modul 6: MLOps - KI-Modelle produktiv betreiben

  • Versionierung, Deployment & Retraining-Zyklen
  • Modellüberwachung und Drift-Erkennung
  • Betriebsmodelle für KI in Data Plattformen
Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Sichere Grundlagen im Big-Data-Umfeld und erste praktische Erfahrung mit Datenpipelines werden vorausgesetzt.

Empfohlen wird die Teilnahme an 54602 - Big Data II - Praxis-Vertiefung oder vergleichbare Kenntnisse in Data Engineering, SQL, Python, Spark, Kafka oder modernen Datenplattformen.
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an erfahrene Data Engineers, Data Architects, DevOps Engineers, Softwareentwickler, Tech Leads sowie technisch erfahrene Mitarbeitende, die Big-Data-Pipelines und Datenplattformen skalieren, automatisieren und professionell betreiben möchten.

Besonders geeignet ist das Training für Teams, die bereits Datenpipelines aufgebaut haben und nun Themen wie Streaming Architekturen, Lakehouse, DataOps, MLOps, Governance und Produktionsbetrieb vertiefen möchten.
Seminarkennung:
54603
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