Big Data: Datamodeller og datamodellering

Uddannelsesmålet er opdelt i 2 delmål. 1. Deltageren kan beskrive hvilke statistiske grundbegreber, metoder og modeller, der typisk anvendes i Big Data løsninger. 2. Deltageren kan beskrive de grundlæggende principper i databehandling rettet mod Big Data, med fokus på Instant indsamling af data fra forskellige datakilder, herunder validering, sortering, samkøring og forbehandling af data.

Uddannelsen henvender sig til faglærte personer, inden for det datatekniske område, og andre inden for AMU målgruppen med tilsvarende kvalifikationer, der skal eller ønsker at arbejde med IoT og IIoT løsninger, der kræver anvendelsesorienteret viden om sensorteknik rettet mod IoT/IIoT, samt anvendelsesorienteret viden om kommunikationsteknologier, trådløse teknologier og sikkerhed rettet mod IoT/IIoT. Det anbefales, at deltageren inden kursusstart har en grundlæggende viden om analog- og digitalteknik, og at deltageren har grundlæggende kompetencer i forhold til netværksteknik.

Deltageren kan beskrive hvilke statistiske grundbegreber, metoder og modeller, der typisk anvendes i Big Data løsninger, og kan herunder:- Designe en konceptuel datamodel- Foretage ukompliceret datamodellering og hertil anvende et relevant værktøj- Opbygge semantiske datamodeller- Beskrive hvilke principper og muligheder, der indgår i streaming af data- og snowflakemodeller- Beskrive hvilke arkitekturer og muligheder, der indgår i ETL-løsninger (Extract, Transform, Load) som Kafka (real-time streaming af data)- Beskrive hvilke principper og muligheder, der indgår i forbindelse med flytning af data, og herunder Data Ingest processer- Beskrive hvilke principper og muligheder, der indgår i datahåndtering og herunder Data Governance- Beskrive hvilke arkitekturer og muligheder, der indgår i SQL-løsninger som Hive (Infrastruktur løsning)Deltageren kan herunder anvende opnået viden om:- Datamodeller og datamodellering- Karakteristikaene for et Snowflake Schema- Data-streaming løsninger- Datahåndtering, som tilgængelighed, brugervenlighed, konsistens, datasikkerhed og effektiv datastyring, og herunder Data Governance- Flytning af strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige lokationer til et system, hvor de kan opbevares, tilgås, sikres og analyseres, og herunder Data Ingest- Hvordan man ser på data og afvigelser- Cloud baseret dataløsning som bl.a. Hadoop.

Dette kursus er opdelt i delmål. Kurserne kan derfor tages enkeltvis og uafhængigt af andre kurser. Delmålskurser kan også kombineres med andre kurser. På den måde er der mulighed for at sammensætte et fleksibelt og individuelt kursusforløb, som er tilpasset virksomhedens og medarbejderens behov.

Big Data: Databegreber, model, analyse, behandling Total varighed: 8 dage
- Big Data: Datamodeller og datamodellering Varighed: 4 dage
- Big Data: Dataanalyse og databehandling Varighed: 4 dage

Dette kursus udbydes ikke i øjeblikket.

Du kan kontakte de skoler, der er godkendt til at udbyde kurset, hvis du vil vide mere.
Skoler som kan udbyde kurset

Nedenfor ser du en liste med skoler, som ikke har hold på holdlisten. Kontakt en af skolerne for at opfordre dem til at oprette hold.

  • Syddansk Erhvervsskole Odense-Vejle
    Munkebjergvej 130, 5230 Odense M
  • 7010 9900
  • sde@sde.dk
  • Skriv mig op
  • ZBC - Zealand Business College
    Ahorn Alle 3-5, 4100 Ringsted
  • 5578 8888
  • zbc@zbc.dk
  • Skriv mig op
  • TEC, Technical Education Copenhagen
    Stæhr Johansens Vej 7, 2000 Frederiksberg
  • 3817 7000
  • tec@tec.dk
  • Skriv mig op
Træ- og Møbelindustriens Kompetencefond TMKF

Træ- og Møbelindustriens Kompetencefond (TMKF) yder støtte til medarbejdernes selvvalgte uddannelse inden for Træ- og Møbeloverenskomsten og Piano- og Orgeloverenskomsten.

Industriens Kompetenceudviklingsfond IKUF

Industriens Kompetenceudviklingsfond (IKUF) yder støtte til medarbejdernes selvvalgte uddannelse inden for Industriens Overenskomst, Industriens Funktionæroverenskomst, Overenskomsten for slagteområdet mellem DI og Fødevareforbundet NNF samt Den fødevareindustrielle overenskomst mellem DI og Fødevareforbundet NNF.

AL Efteruddannelses Kompetencefond ALEU

AL Efteruddannelses Kompetencefond støtter selvvalgt uddannelse, der kan bruges inden for overenskomstens arbejdsområde (Industri- og VVS-overenskomsten).