Data Engineering - Lösungen. Wissen. Seminare.

Was macht eigentlich ein ORDIX Data Engineer? Ein Data Engineer ist ein Experte, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines, Datenintegration und -transformation sowie die Verwaltung von Datenbanken und Big-Data-Systemen spezialisiert hat. Bei ORDIX haben wir ein Team hochqualifizierter Data Engineers, die Ihr Unternehmen bei der Bewältigung komplexer Datenherausforderungen unterstützen.

Unsere Data Engineers bringen umfassendes Fachwissen und umfangreiche Erfahrung in verschiedenen Datenbanktechnologien, Programmiersprachen und Big-Data-Frameworks mit. Sie sind in der Lage, passgenaue Lösungen zu entwickeln, um Ihre eigenen Anforderungen zu erfüllen.

Ob bei der Datenmodellierung, der Implementierung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation, Laden), der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und der Optimierung der Datenbank- und Big-Data-Systeme, wir unterstützen Sie gerne.

Durch den Einsatz modernster Technologien und bewährter Methoden stellen unsere Data Engineers sicher, dass Ihre Daten effizient verarbeitet und in geeigneter Form für Analysen und Entscheidungsfindung bereitgestellt werden. Sie sorgen für eine nahtlose Datenintegration und -transformation, um Ihnen qualitativ hochwertige und zuverlässige Informationen zu liefern.

Die Vorteile der Zusammenarbeit mit unserem Data Engineer-Team sind vielfältig. Sie profitieren von einer optimierten Dateninfrastruktur, schnelleren Datenverarbeitungszeiten, verbesserten Datenqualität und einer besseren Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch erhalten Sie eine solide Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und ermöglichen Ihrem Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

Seminare im DATA ENGINEERING Umfeld

Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen. In diesem Seminar lernen Sie die Funktionsweise sowie die zugrundeliegenden Konzepte von Spark kennen und bekommen einen Überblick über die wichtigsten Spark-Komponenten und die Architektur einer Spark-Applikation. In praktischen Übungen wenden Sie das Erlernte an und schreiben Ihre ersten eigenen Spark-Jobs in Python. Unter anderem verwenden Sie dabei Spark Core (das grundlegende Framework für die parallele Verarbeitung in Spark) und analysieren Daten mit Spark SQL. Weiterhin lernen Sie die wichtigsten Konfigurationen für die Ausführung von Spark Jobs auf einem lokalen System oder in einem Hadoop / YARN Cluster kennen. Des Weiteren erhalten Sie eine kurze Einführung in die Bibliotheken für Streaming (Spark Streaming), Machine Learning (MLlib) und Graph-Verarbeitung (GraphX).

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