Der Kurs „Sicherheitsimplementierung für Big-Data-Systeme“ konzentriert sich auf die Implementierung umfassender Sicherheitsmaßnahmen für Big-Data-Umgebungen, darunter Strategien der mehrschichtigen Verteidigung, Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen sowie Techniken zum Datenschutz. Die Studierenden lernen, mehrschichtige Sicherheitsarchitekturen zu entwerfen, Identitäts- und Zugriffsmanagementsysteme zu konfigurieren sowie Verschlüsselungs- und Datenschutzmaßnahmen zu implementieren, die den gesetzlichen Anforderungen entsprechen und gleichzeitig die Systemleistung aufrechterhalten.

Der Kurs „Techniken zur Leistungsoptimierung“ konzentriert sich auf die Optimierung der Leistung von Big-Data-Systemen. Die Teilnehmer lernen, wie sie Leistungsengpässe identifizieren und beheben, Caching-Strategien implementieren, Indizierungs- und Partitionierungstechniken anwenden und die Abfrageleistung in verteilten Umgebungen optimieren können. Das Modul bereitet die Teilnehmer darauf vor, eine effiziente Verarbeitung, schnelle Antwortzeiten und eine robuste Überwachbarkeit in groß angelegten Datensystemen sicherzustellen, sodass Probleme erkannt und behoben werden können, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken.

Der Schwerpunkt des Kurses „Skalierung von Big-Data-Systemen“ liegt auf der Konzeption horizontal und vertikal skalierbarer Big-Data-Architekturen, der Umsetzung automatisierter Skalierungsrichtlinien für unterschiedliche Arbeitslasten, der Anwendung von Verteilungsstrategien zur Erzielung einer ausgewogenen Leistung sowie der Steuerung des Systemwachstums durch effektive Planung und Umsetzung.

„Enterprise Big Data Best Practices and Case Studies“ behandelt bewährte Verfahren für den Big-Data-Betrieb auf Unternehmensebene, Strategien zur Kostenoptimierung bei groß angelegten Implementierungen sowie Fallstudien aus der Praxis zu erfolgreichen Big-Data-Implementierungen in verschiedenen Branchen. Die Teilnehmer lernen Rahmenkonzepte für operative Exzellenz, umfassende Ansätze zum Kostenmanagement sowie bewährte Implementierungsmuster kennen, die in unterschiedlichen organisatorischen Kontexten angewendet werden können.