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NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren

Seminar - PROKODA GmbH

NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
Termin Ort Preis*
29.06.2026- 30.06.2026 online 1.297,10 €
29.06.2026- 30.06.2026 München 1.297,10 €
28.09.2026- 29.09.2026 online 1.297,10 €
28.09.2026- 29.09.2026 München 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • NoSQL-Auswahl für KI-Workloads
    • Dokument, Key-Value, Wide-Column, Graph, Vector: wofür welches Modell
    • Lese- und Schreibprofile: Training, Serving, Streaming
    • CAP, Konsistenzlevel und Latenz als Designparameter
    • Cloud-Managed vs. Self-Hosted: Betrieb und Kosten
  • Datenmodellierung, die KI wirklich hilft
    • Schema-on-read vs. Schema-Governance
    • Denormalisierung, Aggregates und Query-first Design
    • Versionierung von Features und Trainingsdaten
    • TTL, Soft Deletes und Datenlebenszyklen
  • Vector Search und RAG-Datenhaltung
    • Embeddings speichern: Dimensionen, Metadaten, Filter
    • Index-Typen (z. B. HNSW) und Recall vs. Latenz
    • Chunking, Deduplizierung und Re-Embedding Strategien
    • Hybrid Search: Keyword plus Vektor
  • Streaming, Events und inkrementelle Updates
    • Event Sourcing Grundlagen und typische Stolperfallen
    • Idempotenz, Upserts und Exactly-once Illusionen
    • Change Data Capture (CDC) für Feature Updates
    • Backfills und Reprocessing ohne Datenchaos
  • Performance, Kosten und Zuverlässigkeit
    • Partitionierung, Hot Keys und Sharding-Strategien
    • Caching, Read-Models und Materialized Views
    • Load- und Latenztests für Retrieval und Inferenz
    • Observability: Metriken, Tracing, Slow Queries
  • Security, Governance und Compliance
    • Mandantenfähigkeit, Row-Level Security und Tokenization
    • PII in Trainingsdaten: Minimierung und Zugriffskontrollen
    • Auditierbarkeit, Datenherkunft und Reproduzierbarkeit
    • Backup, Restore und Disaster Recovery
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von Datenbanken und API-basierten Anwendungen
  • Hilfreich: erste Berührung mit Machine Learning, RAG oder Data Pipelines
Zielgruppe:
  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • Machine-Learning Engineers und MLOps Engineers
  • Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten
  • Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit KI-Bezug
  • Für alle, die NoSQL als Datenbasis für RAG, Feature Stores oder Echtzeit-Inferenz robust aufsetzen wollen
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