Big Data Trainings
Big Data ist überall dort entscheidend, wo große, heterogene und schnell wachsende Datenmengen verwertbar gemacht werden müssen: in IT, Business Intelligence,...
Schulungen · 11
Kurse in Big Data Trainings
Apache Iceberg Schulung: Spark und Flink verbinden
Baue Tabellen mit REST Catalog, beherrsche Commit-Konflikte und halte Batch- und Streaming-Jobs auf demselben Datenstand
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
dbt-Training: Analytics-Engineering-Kurs
dbt Testing, SQL-Modelle und Data-Transformation-Workflows mit dbt Core sicher in Teams einsetzen
- Dauer
- 2 Tage
- Level
- Grundlagen
- Teilnahme
- Online
Dagster-Schulung für KI-Pipelines
Baue asset-zentrierte Pipelines mit Python, Backfills, Tests und CI/CD für Analytics und KI
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
Apache Airflow: Skalierbare Data Pipelines
Plane, betreibe und überwache Airflow-Workflows mit Python, Task SDK und belastbarer Architektur
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Spezialist
- Teilnahme
- Online
Apache Kafka 4 Grundkurs: Streaming-Pipelines bauen
Baue einen KRaft-Cluster und eine durchgängige Streaming-Pipeline. Die komplette Übungsumgebung wird bereitgestellt.
- Dauer
- 4 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
Google Cloud Associate Training: Data Practitioner mit BigQuery
Baue Datenplattformen mit BigQuery, Dataflow, Looker und prüfungsnahen Architektur-Entscheidungen
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
Apache Flink 2 Schulung: SQL und DataStream API
Entwickle zustandsbehaftete Kafka-Pipelines, teste Recovery per Checkpoint und schreibe Streams nach Iceberg oder Paimon.
- Dauer
- 4 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.
In 4 Tagen Daten mit Python analysieren, auswerten und überzeugend visualisieren
- Dauer
- 4 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
ClickHouse Schulung: OLAP-Pipelines
Große Datenmengen spaltenorientiert modellieren, verteilen und mit niedrigen Abfragezeiten auswerten
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Grundlagen
- Teilnahme
- Online
Big Data Analytics für militärische Aufklärung
Von heterogenen Datenströmen zu belastbaren Lagebildern mit reproduzierbaren Analysen und sauber bewerteter Unsicherheit
- Dauer
- 3 Tage
- Level
- Aufbau
- Teilnahme
- Online
Data Science und Machine Learning - Einführung
Data-Science-Grundlagen verstehen und Machine-Learning-Potenziale für den Berufsalltag bewerten
- Dauer
- 1 Tag
- Level
- Grundlagen
- Teilnahme
- Online
Überblick
Worum es bei Big Data Trainings geht
Big Data ist überall dort entscheidend, wo große, heterogene und schnell wachsende Datenmengen verwertbar gemacht werden müssen: in IT, Business Intelligence, Controlling, Forschung, Verwaltung, Industrie und sicherheitsrelevanten Organisationen. In den Big Data Trainings der cmt lernst Du, Datenquellen strukturiert zu erschließen, Datenmodelle zu verstehen, Analyseverfahren anzuwenden und Ergebnisse für fundierte Entscheidungen aufzubereiten.
Die Kategorie verbindet praxisnahe Schulungen zu Data Science, Machine Learning, Python, Data Pipelines und Big Data Analytics. Für den Einstieg eignet sich besonders die Schulung Data Science und Machine Learning - Einführung. Wer Daten mit Python analysieren möchte, findet mit Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co. eine anwendungsorientierte Grundlage. Für automatisierte Workflows und skalierbare Datenverarbeitung bietet Apache Airflow: Skalierbare Data Pipelines den passenden Einstieg in Data Engineering. Alle Trainings verbinden Fachwissen mit Übungen, nachvollziehbaren Beispielen und direktem Praxisbezug.
Details
Gut zu wissen
Unternehmen, Behörden und Organisationen arbeiten mit immer größeren Datenbeständen aus Anwendungen, Sensoren, Logfiles, Transaktionen, Dokumenten und externen Quellen. Der eigentliche Mehrwert entsteht erst, wenn diese Daten gesammelt, bereinigt, analysiert und fachlich richtig interpretiert werden. Genau hier setzen die Big Data Schulungen der cmt an: Sie vermitteln Methoden, Werkzeuge und Vorgehensweisen, mit denen aus komplexen Datenmengen belastbare Erkenntnisse entstehen.
Die Trainings richten sich an Fach- und Führungskräfte aus IT, Data Analytics, Business Intelligence, Controlling, Entwicklung, Projektmanagement und technischen Fachabteilungen. Je nach Seminar stehen Grundlagen der Datenanalyse, statistische Verfahren, Machine Learning, Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy, Data Pipelines, Workflow-Orchestrierung oder domänenspezifische Auswertungsszenarien im Mittelpunkt.
Ein besonderer Vorteil liegt im starken Praxisbezug: Statt abstrakter Theorie werden typische Aufgaben aus dem Datenalltag behandelt, etwa Datenimport, Datenbereinigung, explorative Analyse, Modellbewertung, Automatisierung von Verarbeitungsschritten oder die strukturierte Aufbereitung von Analyseergebnissen. Für spezielle Einsatzbereiche bietet cmt zudem Big Data Analytics für militärische Aufklärung an. Die Seminare finden online oder an cmt Standorten statt und werden von erfahrenen Dozenten mit Projektpraxis durchgeführt.
Fragen und Antworten zu Big Data Trainings
Für wen sind Big Data Trainings geeignet?
Big Data Trainings eignen sich für Fachkräfte aus IT, Business Intelligence, Controlling, Data Analytics, Softwareentwicklung, Projektmanagement, Forschung, Verwaltung und technischen Fachbereichen. Besonders sinnvoll sind sie für Personen, die große Datenmengen auswerten, Datenprozesse automatisieren oder Data-Science-Projekte besser verstehen und begleiten möchten.
Welche Voraussetzungen gibt es für eine Big Data Schulung?
Die Voraussetzungen hängen vom gewählten Training ab. Für Einführungsseminare reichen meist analytisches Denken und ein grundlegendes Verständnis für Daten, Tabellen oder IT-Prozesse. Für Python-, Machine-Learning- oder Data-Engineering-Schulungen sind erste Programmierkenntnisse, Datenbankkenntnisse oder Erfahrung mit technischen Workflows hilfreich.
Was lerne ich in einer Big Data Weiterbildung?
Je nach Seminar werden Datenanalyse, Datenbereinigung, explorative Auswertung, statistische Grundlagen, Machine Learning, Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy, Data Pipelines, Workflow-Orchestrierung oder die fachliche Interpretation von Analyseergebnissen behandelt. Ziel ist der sichere Umgang mit datengetriebenen Aufgaben in der Praxis.
Was ist der Unterschied zwischen Big Data, Data Science und Machine Learning?
Big Data beschreibt den Umgang mit sehr großen, vielfältigen oder schnell wachsenden Datenmengen. Data Science umfasst Methoden zur Analyse, Modellierung und Interpretation dieser Daten. Machine Learning ist ein Teilbereich, bei dem Modelle aus Daten lernen und Vorhersagen oder Klassifikationen ermöglichen.
Welche Rolle spielt Python in Big Data und Data Science?
Python ist eine weit verbreitete Sprache für Datenanalyse, Automatisierung und Machine Learning. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und weitere Data-Science-Werkzeuge erleichtern Import, Transformation, Analyse und Visualisierung von Daten. Für den Einstieg in diese Arbeitsweise bietet cmt ein eigenes Python Data Science Training an.
Gibt es Big Data Schulungen online und vor Ort?
Die Big Data Trainings der cmt werden je nach Termin online oder an Standorten in Deutschland angeboten. Dadurch lassen sich Schulungen flexibel in Weiterbildungspläne von Unternehmen, Behörden und Projektteams integrieren.
Eine Big Data Weiterbildung unterstützt dabei, datengetriebene Prozesse professionell aufzubauen und vorhandene Datenbestände systematisch zu nutzen. Typische Suchintentionen reichen von „Big Data Schulung“ und „Data Science Training“ über „Python Datenanalyse Kurs“ bis hin zu „Data Engineering Weiterbildung“ oder „Machine Learning Seminar“. Die cmt bündelt diese Themen in einer Kategorie, die sowohl grundlegende Einstiege als auch spezialisierte Trainings für konkrete Anwendungsfälle bietet.
Im Mittelpunkt stehen nicht einzelne Werkzeuge allein, sondern die gesamte Wertschöpfungskette datenbasierter Arbeit: Daten verstehen, Datenqualität prüfen, geeignete Analyseverfahren auswählen, Ergebnisse interpretieren und wiederholbare Abläufe entwickeln. Dadurch eignen sich die Seminare sowohl für Personen, die neu in Data Science und Big Data Analytics einsteigen, als auch für IT-Fachkräfte, die bestehende Kenntnisse um moderne Analyse- und Automatisierungsmethoden erweitern möchten.
- Data Analytics: Daten explorieren, Muster erkennen, Kennzahlen ableiten und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen.
- Data Science und Machine Learning: Modelle verstehen, Trainingsdaten vorbereiten, Ergebnisse bewerten und Grenzen einordnen.
- Python für Datenanalyse: Pandas, NumPy und typische Workflows für Datenimport, Transformation und Auswertung anwenden.
- Data Engineering: Datenflüsse planen, Pipelines orchestrieren und wiederkehrende Verarbeitungsschritte automatisieren.
- Big Data Praxis: Analyseprozesse auf reale Fragestellungen aus Organisationen, Projekten und Fachbereichen übertragen.
Durch die Kombination aus fachlicher Einordnung, Live-Demos, Übungen und Erfahrungsaustausch entsteht ein fundierter Einstieg in professionelle Datenarbeit. Die Trainings unterstützen Teams dabei, Datenkompetenz aufzubauen, Analyseprojekte besser zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen im Arbeitsalltag verlässlicher vorzubereiten.
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