Strategische Beratung zur Nutzung von Python für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

• Zielsetzung: Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen mit Python-Tools und -Frameworks.

• Beratungsfelder: Datenaufbereitung, verteilte Datenverarbeitung, Speicheroptimierung und Datenanalyse.

Praxisorientierte Workshops zu Tools und Bibliotheken für Big Data in Python.

• Zielgruppe: Datenanalysten, Entwickler und Data Engineers, die Python für Big Data einsetzen möchten.

• Inhalte: Einführung in PySpark, Dask und pandas, verteilte Datenverarbeitung, Optimierung großer Datenpipelines.

• Ergebnisse: Teilnehmer können große Datenmengen effizient verarbeiten, analysieren und visualisieren.

Schulungen zu den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken für Big Data mit Python.

• Zielgruppe: Einsteiger und Fortgeschrittene, die Python für Big Data-Projekte einsetzen möchten.

• Inhalte: Verwendung von PySpark, Dask und pandas, Erstellung von Datenpipelines, Analyse großer Datenmengen.

• Lernergebnisse: Teilnehmer können Big-Data-Lösungen mit Python entwickeln und in bestehende Systeme integrieren.

Technischer Support und Optimierung für Ihre Python-basierten Big-Data-Lösungen.

• Umfang des Supports: Fehlerbehebung, Performance-Optimierung und Skalierung Ihrer Big-Data-Prozesse.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und maßgeschneiderte Support-Pakete für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Schneller Support per Telefon und E-Mail mit garantierten Reaktionszeiten.

• Softwareentwickler mit Python-Grundkenntnissen

• Data Engineers und Data Scientists

• Business Intelligence Spezialisten

• Implementierung skalierbarer Datenverarbeitungspipelines mit Python

• Beherrschung von verteilten Berechnungen mit Apache Spark und PySpark

• Optimierung von Python-Code für die Verarbeitung großer Datenmengen

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Interaktive Code-Reviews und Pair-Programming

• Praktische Übungen an verteilten Systemen

• Solide Python-Programmierkenntnisse

• Grundlegendes Verständnis von Datenbanken und SQL

• Erfahrung mit Linux/Unix-Systemen

• Praxiserprobte Techniken zur Bewältigung großer Datenmengen

• Unmittelbar anwendbare Best Practices für die eigene Entwicklung

• Tiefgreifendes Verständnis moderner Big Data Architekturen

• Dauer: 1-5 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Big Data Charakteristiken (Volume, Velocity, Variety)

• Architekturprinzipien für Big Data Systeme

• Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung

• Skalierbarkeitskonzepte und Verteilte Systeme

• Performance-Metriken und Monitoring

• Memory-Profiling und Optimierung

• Parallele Verarbeitung mit multiprocessing

• Asynchrone Programmierung mit asyncio

• Numba und Cython für rechenintensive Operationen

• Effiziente Datenstrukturen und Algorithmen

• Spark-Architektur und Komponenten

• RDD-Operationen und Transformationen

• Spark SQL und DataFrames

• Machine Learning mit Spark MLlib

• Spark Streaming für Echtzeitverarbeitung

• Verteilte Dateisysteme (HDFS)

• NoSQL-Datenbanken mit Python

• Datenpartitionierung und Sharding

• Caching-Strategien

• Datenkompression und Formatoptimierung

• ETL-Prozesse mit Python

• Apache Airflow für Workflow-Management

• Datenqualitätssicherung

• Fehlerbehandlung und Monitoring

• Pipeline-Optimierung und Skalierung

• Verteiltes Machine Learning

• Zeitreihenanalyse großer Datensätze

• Textanalyse und NLP mit Big Data

• Echtzeitanalyse von Streaming-Daten

• Visualisierung großer Datensätze

• Containerisierung von Big Data Anwendungen

• Cloud-Deployment (AWS, GCP, Azure)

• Sicherheitsaspekte und Datenschutz

• Performance-Tuning und Troubleshooting

• Monitoring und Logging