NoSQL-Datenbanken in der Praxis: Von Grundlagen bis zur Anwendung - Inhouse von HECKER CONSULTING

Entfesseln Sie die Kraft von NoSQL: Tauchen Sie ein in die Welt der nicht-relationalen Datenbanken und erwecken Sie Ihre Datenanalyse-Fähigkeiten zum Leben – ein unverzichtbarer Kurs für zukunftsorientierte Data Scientists + Analysten!

Warum NoSQL?

• Die Grenzen relationaler Datenbanken
• Arten von NoSQL-Datenbanken
• Vorteile von NoSQL-Datenbanken
• Durchführung von Data-Science-Aufgaben mit NoSQL

Gängige Data-Science-Aufgaben mit NoSQL-Datenbanken durchführen

• Daten vorbereiten
• Daten erkunden
• Modelle erstellen
• Modelle anwenden

Dokumentendatenbanken für Data Science

• Dokumentendatenmodelle
• JSON-Strukturen
• Daten mit Dokumentendatenbanken vorbereiten
• Anaconda installieren
• MongoDB installieren
• Arbeiten mit Jupyter
• Daten mit Dokumentendatenbanken erkunden
• Daten mit Dokumentendatenbanken extrahieren
• Qualitätsprüfungen durchführen
• Daten mit Dokumentendatenbanken indizieren
• Datenrahmen in MongoDB
• Tipps für die Verwendung von Dokumentendatenbanken

Wide-Column-Datenbanken für Data Science

• Wide-Column-Datenmodelle
• Daten mit Wide-Column-Datenbanken vorbereiten
• Java Development Kit installieren
• Cassandra installieren
• Daten für Cassandra vorbereiten
• Daten in Cassandra laden
• Cassandra und Spark
• Tipps für die Verwendung von Wide-Column-Datenbanken

Graph-Datenbanken für Data Science

• Graph-Datenmodelle
• Schlüsselkonzepte für Graphen
• Daten mit Graph-Datenbanken vorbereiten
• Neo4j installieren
• Daten mit Graph-Datenbanken erkunden
• Daten mit Graph-Datenbanken extrahieren
• Tipps für die Verwendung von Graph-Datenbanken

In der dynamischen Welt der Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, mit komplexen Datenstrukturen umzugehen, unerlässlich. Der Übergang von traditionellen relationalen zu innovativen NoSQL-Datenbanken markiert einen Wendepunkt in der Speicherung und Analyse von Daten.

Unser Kurs "NoSQL - Praxis" bietet Ihnen die perfekte Gelegenheit, Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten in diesem Bereich zu erweitern. Tauchen Sie tief ein in die Unterschiede zwischen relationalen und NoSQL-Datenbanken, verstehen Sie die Nuancen von Dokumenten-, Wide-Column- und Graph-Datenbanken und lernen Sie, wie Sie mit diesen Technologien Daten vorbereiten, explorieren und Modelle erstellen können.

Mit praktischen Fallstudien, die die Anwendung von MongoDB, Cassandra und Neo4j umfassen, bietet dieser Kurs eine umfassende Lernerfahrung. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Business Analyst oder Technologieenthusiast sind, dieser Kurs wird Ihre Fähigkeit, mit nicht-relationalen Daten zu arbeiten, revolutionieren und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil in der modernen Datenlandschaft verschaffen.

Viele Organisationen wenden sich NoSQL-Datenbanken zu, um große Mengen komplexer Daten zu speichern, was den Bedarf an Data Scientists und Analysten erhöht, die nicht-relationale Datenspeicher verstehen. Wenn Sie ein Data Scientist oder Business Analyst sind, der mit NoSQL arbeiten muss, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen relationalen und NoSQL-Datenbanken, erhalten einen Überblick über Arten von NoSQL-Datenbanken und sehen, wie Sie gängige Aufgaben der Datenwissenschaft, einschließlich Datenbereitung, -exploration und dem Erstellen und Anwenden von Modellen, ausführen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in NoSQL und vertieft sich dann in die Besonderheiten von Dokumenten-, Wide-Column- und Graph-Datenbanken. Lernen Sie wichtige Details für die Durchführung von Datenbereitung, Datenexploration und Datenextraktion für jeden Typ von NoSQL-Datenbank. Entdecken Sie, wie man verschiedene NoSQL-Datenbanken mit beliebten Data-Science-Tools verwendet, einschließlich der Dokumentendatenbank MongoDB, der Wide-Column-Datenbank Cassandra und der Graph-Datenbank Neo4j.