Die Teilnehmer werden Echtzeit-Datenpipelines erstellen, analysieren und implementieren, Streaming-Daten erzeugen und verarbeiten sowie Aggregationslogik anwenden, um mithilfe von Apache Kafka und Apache Spark die beliebtesten Songs zu ermitteln. Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt den Teilnehmern praktische Kenntnisse in den Bereichen Streaming-Architektur, Datenerfassung, Transformationslogik und End-to-End-Pipeline-Ausführung.

Während des gesamten Kurses profitieren die Teilnehmer von einem strukturierten, projektbasierten Ansatz, der reale Arbeitsabläufe in der Branche widerspiegelt. Sie richten eine vollständige Entwicklungsumgebung ein, entwerfen eine skalierbare Projektstruktur, implementieren Streaming-Logik in Scala und schreiben verarbeitete Daten zurück in Kafka-Topics. Durch den Abschluss des Projekts gewinnen die Teilnehmer Sicherheit im Umgang mit Echtzeit-Ereignisdaten – eine der gefragtesten Kompetenzen in heutigen Data-Engineering-Positionen. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein klarer Fokus auf einen praxisnahen Anwendungsfall: die Ermittlung der aktuell beliebtesten Songs aus kontinuierlichen Datenströmen. Dieser kontextbezogene Ansatz stellt sicher, dass die Teilnehmer die Konzepte von Kafka und Spark nicht nur verstehen, sondern auch in einer sinnvollen, produktionsnahen Pipeline anwenden können. Ideal für angehende Dateningenieure, Entwickler und Technologieexperten, die praktisches, branchenrelevantes Streaming-Fachwissen erwerben möchten.