In einer Welt, in der geschäftliche Entscheidungen innerhalb von Sekunden getroffen werden – sind Ihre Daten schnell genug? Die herkömmliche Batch-Verarbeitung führt zu einer kritischen „Erkenntnisverzögerung“, die Sie dazu zwingt, auf die Nachrichten von gestern zu reagieren. In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, Hochgeschwindigkeits-Datenpipelines zu entwerfen, aufzubauen und zu optimieren, die als Nervensystem moderner Unternehmen fungieren. In einer einsatzbereiten Cloud-Umgebung mit dem branchenüblichen Apache Spark lernen Sie den gesamten Lebenszyklus des Echtzeit-Data-Engineering zu beherrschen. Anhand praktischer, praxisnaher Fallstudien aus den Bereichen E-Commerce, IoT und FinTech lernen Sie, Live-Dashboards für den operativen Einsatz zu erstellen, Fensterfunktionen zur Analyse von Trends im Zeitverlauf anzuwenden und eine ausgefeilte Echtzeit-Engine zur Betrugserkennung zu entwerfen. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten, massive Hochgeschwindigkeits-Datenströme in unmittelbaren, umsetzbaren Geschäftswert umzuwandeln und werden zum gefragten Experten für die Entwicklung von Lösungen mit geringer Latenz, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute und angehende Praktiker, die das Potenzial von Echtzeitanalysen nutzen möchten. Ganz gleich, ob Sie als Datenanalyst, Dateningenieur oder Datenwissenschaftler Ihre Fähigkeiten erweitern möchten oder als IT-Fachkraft und Entwickler mit IoT-, Cloud- oder Streaming-Systemen arbeiten – dieser Kurs vermittelt Ihnen die praktischen Werkzeuge und Techniken, um Daten während ihres Flusses zu analysieren. Auch Fachleute aus der Wirtschaft profitieren davon, zu verstehen, wie Echtzeit-Erkenntnisse eine intelligentere Entscheidungsfindung branchenübergreifend beschleunigen können. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Python und SQL verfügen, um die Übungen effektiv durchführen zu können. Für die praktischen Übungen wird ein kostenloses Databricks-Konto verwendet, und es wird eine Einrichtungsanleitung bereitgestellt, sodass keine Vorkenntnisse in Databricks oder Spark erforderlich sind, um loszulegen. Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, effiziente Echtzeit-Datenlösungen unter Verwendung von Streaming-Technologien zu entwerfen und zu implementieren. Sie lernen, zwischen Batch-, Mikro-Batch- und kontinuierlichen Streaming-Mustern zur Lösung geschäftlicher Probleme zu unterscheiden, zeitbasierte Funktionen und Watermarking für die zustandsbehaftete Datenanalyse anzuwenden sowie Streaming-Pipelines zu optimieren, indem sie Leistungsprobleme wie Datenverzerrungen identifizieren und beheben.