Big Data Analytics für militärische Aufklärung
Von heterogenen Datenströmen zu belastbaren Lagebildern mit reproduzierbaren Analysen und sauber bewerteter Unsicherheit
- ISR-Daten in Modelle übersetzen
- Graph Analytics für Netzwerke nutzen
- Geodaten zu Hotspots verdichten
- 3 Tage
- Aufbau
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- ISR-Daten in Modelle übersetzen
- Graph Analytics für Netzwerke nutzen
- Geodaten zu Hotspots verdichten
- Confidence Scores begründen
- Alerts und Dashboards operationalisieren
- Pipelines gegen Manipulation härten
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Analystinnen und Analysten in Aufklärung, Lagezentrum und Stabsarbeit
- Data Engineers und Data Scientists in sicherheitsnahen Organisationen
- Fachverantwortliche für Datenplattformen, Governance, Reporting und Lagebildprozesse
- IT-Sicherheitsverantwortliche mit Schnittstelle zu Analytics, Zugriffskontrollen und Datenresilienz
Das bringst du mit
- Grundverständnis von Datenanalyse, Tabellen, Filtern und einfacher Statistik
- Interesse an strukturiertem Arbeiten mit heterogenen Datenquellen
- Keine Programmierpflicht, aber Bereitschaft zur nachvollziehbaren Dokumentation von Analyseabläufen
- Für fehlende Grundlagen empfiehlt sich vorab die Data Science und Machine Learning Einführung
Dein Lernweg
Tag 1: Rahmen, Datenquellen und Pipeline-Grundlagen
Der erste Seminartag ordnet Big Data Analytics in militärische Aufklärungsprozesse ein. Behandelt werden typische Use Cases, ISR-Workflows, Datenströme aus OSINT, GEOINT und SIGINT sowie Leitplanken durch Recht, Policy und Classification.
- Collection, Processing und Exploitation
- Heterogene Quellen und Datenströme
- Bias, Täuschung und Desinformation
- Batch- und Streaming-Ingestion
- Event-, Entity- und Beziehungsmodelle
Tag 2: Analytische Methoden und Quellenfusion
Am zweiten Seminartag stehen Methoden für Mustererkennung, Netzwerkanalyse, räumliche Analyse und Textauswertung im Mittelpunkt. Die Ergebnisse werden über Zeit, Quellen und Entitäten hinweg zusammengeführt und hinsichtlich Unsicherheit bewertet.
- Clustering und Anomalieerkennung
- Graph Analytics für Netzwerke
- Geospatial Analytics und Bewegungsmuster
- Text Analytics für Themen und Entitäten
- Entity Resolution und Record Linkage
- Confidence Scoring und Cross-Cueing
Tag 3: Operationalisierung, Governance und Resilienz
Der dritte Seminartag überführt Analyseergebnisse in nutzbare Produkte für Lagebild, Reporting und Briefing. Zusätzlich werden Zugriffskontrollen, Reproduzierbarkeit, Governance und Schutzmaßnahmen gegen Manipulation von Analytics-Pipelines behandelt.
- Dashboards, Alerts und Watchlists
- Notebooks, Versionierung und Audit Trails
- Explainability und briefing-taugliche Visualisierungen
- Need-to-know, RBAC und ABAC
- Threat Modeling und Supply-Chain-Risiken
- Red-Teaming gegen Pipeline-Manipulation
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
3 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Wechsel aus Kurzinput, geführten Übungen und Fallstudien-Workshops
- Hands-on-Arbeiten in bereitgestellten VMs mit Beispieldaten
- Review von Analyseentscheidungen, Datenqualität und Ergebnisdarstellung
- Transfer typischer Muster auf eigene Rollen, Prozesse und Organisationskontexte
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
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Fragen und Antworten zu Big Data Analytics für militärische Aufklärung
Arbeiten wir mit echten klassifizierten Daten?
Nein. Du arbeitest mit bereitgestellten Beispieldaten und Szenarien, die typische Muster aus ISR-nahen Fragestellungen abbilden, ohne klassifizierte Inhalte zu verwenden.
Ist das ein Programmierkurs?
Nein. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden, Pipeline-Design und nachvollziehbarer Analyse. Es gibt praktische Übungen in bereitgestellten Umgebungen, aber keine Programmierpflicht. Wer Analysearbeit technisch vertiefen möchte, kann anschließend den Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co. besuchen.
Geht es auch um Desinformation und Täuschung?
Ja. Du analysierst, wie Täuschung und Datenmanipulation Lagebilder beeinflussen. Dazu gehören Provenance, Datenqualität, Kontrollpunkte, Logging und Maßnahmen zur Resilienz von Analytics-Pipelines.
Welche Big-Data-Analytics-Methoden werden behandelt?
Behandelt werden unter anderem Anomalieerkennung, Clustering, Graph Analytics, Geospatial Analytics, Text Analytics, Entity Resolution, zeitliche Analysen und Confidence Scoring.
Für wen eignet sich das Seminar besonders?
Das Seminar richtet sich an Analystinnen und Analysten, Data Engineers, Data Scientists, Fachverantwortliche für Datenplattformen sowie IT-Sicherheitsverantwortliche, die mit heterogenen Datenquellen, Lagebildern, Reporting oder Governance arbeiten.
Welche Vorbereitung ist sinnvoll?
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Datenanalyse, strukturierter Dokumentation und einfacher Statistik. Für einen breiteren Einstieg in Datenmodelle und Machine Learning eignet sich die Data Science und Machine Learning Einführung.
Wie lassen sich Analyse-Pipelines nach dem Seminar weiter vertiefen?
Für die technische Umsetzung wiederholbarer Workflows und skalierbarer Datenstrecken bietet sich das Training Apache Airflow: Skalierbare Data Pipelines an.
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Big Data Analytics für militärische Aufklärung
Nächster Termin: 07. Oktober 2026 · Online
ab1.890 €netto