Streaming Architekturen, Lakehouse, DataOps und MLOps produktiv einsetzen- Modul 1: Lakehouse & Architekturentscheidungen
- Lakehouse & Medallion Layering
- Storage-Formate (Delta, Iceberg, Hudi) im Vergleich
- Governance- und Compliance-Anforderungen
Modul 2: Echtzeitdaten & Streaming-Architekturen
- Event Streaming mit Apache Kafka
- Topics, Partitionierung, Rebalancing
- Streaming vs. Microbatching
Modul 3: Change Data Capture & Realtime Synchronisation
- Einsatz von Debezium & Log-basierten CDC-Verfahren
- Umgang mit Update/Deletes in Streaming-Systemen
- Data Quality & Validierung in Streaming-Umgebungen
Modul 4: Orchestrierung & Betrieb
- Airflow / Dagster Workflows modellieren
- Monitoring, Alerting, Logging & SLA-Konzepte
- Fehlertoleranz & Wiederanfahren von Pipelines
Modul 5: DataOps & Governance
- Rollen, Verantwortlichkeiten & Betriebskonzepte
- Data Catalogues, Metadata & Data Lineage
- Data Contracts für unternehmensweite Standards
Modul 6: MLOps – KI-Modelle produktiv betreiben
- Versionierung, Deployment & Retraining-Zyklen
- Modellüberwachung und Drift-Erkennung
- Betriebsmodelle für KI in Data Plattformen
MethodeLernzieleDieses Big Data Advanced Training richtet sich an erfahrene Data Engineers, Data Architects, DevOps Engineers und Plattformteams, die moderne Datenplattformen produktionsreif betreiben, skalieren und weiterentwickeln möchten.
Im Mittelpunkt stehen Streaming Architekturen, Lakehouse-Konzepte, DataOps-Prozesse und MLOps-Strategien. Sie lernen, wie Echtzeitdaten zuverlässig verarbeitet, Datenpipelines automatisiert betrieben und moderne Datenplattformen sicher, skalierbar und wartbar gestaltet werden.
Anhand praxisnaher Szenarien entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für produktive Big-Data-Architekturen. Sie gewinnen Sicherheit bei Architekturentscheidungen, Governance-Fragen und dem stabilen Betrieb komplexer Datenplattformen.
Ihre Vorteile / NutzenFür Teilnehmende:Sie können moderne Big-Data-Plattformen mit Fokus auf Streaming, Lakehouse, DataOps und MLOps sicher planen, bewerten und produktionsnah betreiben. Sie lernen, wie Datenpipelines automatisiert, überwacht und stabil weiterentwickelt werden.
Für Unternehmen:Unternehmen profitieren von robusteren Datenplattformen, höherer Datenqualität, klareren Governance-Strukturen und besser beherrschbaren Betriebsprozessen. So entsteht eine tragfähige Grundlage für Analytics, KI, Machine Learning und datengetriebene Geschäftsmodelle.
Dieses Seminar richtet sich an Teilnehmende, die Big-Data-Plattformen professionell skalieren und stabil betreiben möchten.
Jetzt Platz sichern und teilnehmen.Trainingsziel:Sie erwerben die Fähigkeit, moderne Big-Data-Plattformen stabil, sicher und skalierbar zu betreiben. Dabei vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Streaming Architekturen, Lakehouse-Architekturen, DataOps, MLOps, Governance und produktionsreifen Betriebsmodellen.
Lernziele – Sie lernen:
- Lakehouse-Architekturen im Unternehmenskontext zu bewerten und einzusetzen.
- Moderne Table-Formate wie Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi einzuordnen.
- Streaming Architekturen für Echtzeitdaten zu planen, zu bewerten und zu betreiben.
- Change Data Capture mit Tools wie Debezium in Datenpipelines zu integrieren.
- Apache Kafka für Event Streaming und Realtime-Szenarien professionell einzuordnen.
- Airflow oder Dagster für Orchestrierung, Monitoring und Betrieb einzusetzen.
- Data Contracts, Data Lineage und Governance-Modelle in Datenplattformen zu berücksichtigen.
- DataOps- und MLOps-Grundprinzipien für produktive Datenplattformen anzuwenden.
- Betriebsrisiken, Skalierungsgrenzen und typische Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen.
- Eigene Architekturideen auf den Unternehmenskontext zu übertragen.
KompetenzenSie vertiefen technische Kompetenzen im Bereich Streaming, Lakehouse-Architekturen, Orchestrierung, DataOps und MLOps. Gleichzeitig stärken Sie Ihre Fähigkeit, produktive Datenplattformen strategisch zu bewerten und technologisch fundierte Entscheidungen zu treffen.
Darüber hinaus entwickeln Sie Betriebs-, Governance- und Architekturkompetenzen, die für skalierbare, wartbare und sichere Datenplattformen entscheidend sind. Dazu gehören analytisches Denken, Qualitätsbewusstsein, Risikoeinschätzung und der strukturierte Transfer in reale Datenprojekte.
ZielgruppenDas Seminar richtet sich an erfahrene Data Engineers, Data Architects, DevOps Engineers, Softwareentwickler, Tech Leads sowie technisch erfahrene Mitarbeitende, die Big-Data-Pipelines und Datenplattformen skalieren, automatisieren und professionell betreiben möchten.
Besonders geeignet ist das Training für Teams, die bereits Datenpipelines aufgebaut haben und nun Themen wie Streaming Architekturen, Lakehouse, DataOps, MLOps, Governance und Produktionsbetrieb vertiefen möchten.
