Inhaltliche Schwerpunkte:

• Grundlagen und Strukturierungsansätze für moderne Analytics-Architekturen (BI und Big Data)
• Herausforderungen in der Skalierung analytischer Systeme und Lösungsansätze zur horizontalen und vertikalten Skalierung
• Grundlagen skalierbarer Datenhaltung (beginnend mit Hadoop bis hin zu verschiedenen, modernen Cloud-Technologien zur Umsetzung von Data Lakes)
• Batch-Processing, insb. mit PySpark und Dask (beginnend mit Hadoop MapReduce)
• Stream-Processing, insb. mit Spark-Streaming und Technologien wie Apache Kafka bzw. Cloud-Angeboten
• Skalierbare ETL-Prozesse und Systemintegration von analytischen Architekturen
• Anwendung sämtlicher erworbener Fähigkeiten in der praktischen Umsetzung von BI- und BigData-Architekturen in Übungen und einem Projekt

Nach Abschluss des Moduls:

• kennen die Teilnehmenden verschiedene Ansätze zur Strukturierung entsprechender Systeme (bspw. Lambda-Architektur),
• sind in der Lage, anwendungsfallgetrieben entsprechende Architekturen zu gestalten,
• können dabei entscheiden, in welcher Situation welche Komponenten, Methoden und (Cloud-)Technologien anzuwenden sind und
• erlangen die technischen Fähigkeiten, diese zu konfigurieren, zu programmieren und prototypisch einzusetzen.

Das Modul kombiniert Online- und Präsenztage mit einer mehrmonatigen online-gestützten Selbstlern- und Projektarbeitsphase.

Für den Abschluss des Moduls mit einem Hochschulzertifikat (inkl. Prüfung) ist ein Gesamtaufwand von 180 Stunden veranschlagt. Dies entspricht einem Äquivalent von 6 ECTS. Für den Abschluss des Moduls als Weiterbildung mit Teilnahmebescheinigung ohne Prüfung wird ein geringerer Gesamtaufwand veranschlagt.

Die Gebühr für das Modul beträgt 1540 Euro und 100 Euro Prüfungsgebühr.Verpflegung und Seminarunterlagen sind in den Teilnahmegebühren eingeschlossen. Persönliche Aufenthalts- und Reisekosten sind von den Teilnehmenden selbst zu tragen.

Kosten für Weiterbildung (Entgelte, Reise, Unterkunft) können steuerrechtlich geltend gemacht werden. Weiterhin besteht die Möglichkeit, Bildungsurlaub/-zeit zu beantragen.

Als Voraussetzung für die Teilnahme an diesem Modul werden folgende (Grund)Kenntnisse definiert:

• Data Science-Konzepte
• Python-Programmierung

Für die Teilnahme mit Prüfung (Zertifikat) ist zudem ein abgeschlossenes Hochschulstudium Voraussetzung, das Sie über Ihr Hochschulzeugnis bei der Anmeldung (Upload) nachweisen. Zusätzlich empfehlen wir für einen gewinnbringenden Wissenstransfer auf Ihre berufliche Praxis eine mindestens einjährige Berufserfahrung.

Das Modul kann aber auch als Weiterbildung mit Teilnahmebescheinigung (ohne Prüfung) besucht werden.