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Data Engineering Lab
Programm
Data Science
Abschluss
Einzelzertifikat
Modulnummer
50200
Themenbereich
Data Analytics, Vertiefungsstudium
Leistungpunkte
6
Sprache
deutsch/englisch
Dozent
Prof. Dr. Thomas Eppler
Gebühren
1215 €
Dauer
6 Wochen
Präsenzveranstaltungen
keine
Onlineanteil
100%
Modulinhalte Data Engineering Lab
Data Engineering spielt eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung, Integration und Bereitstellung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen. Für den erfolgreichen Einsatz sind Kenntnisse über Datenarchitekturen, Monitoringtechnologien und Kommunikationsprotokolle wie MQTT, Kafka, RabbitMQ und OPC/UA erforderlich. Ergänzend dazu ermöglichen Werkzeuge wie ElasticStack und Grafana die Analyse und Visualisierung von Datenströmen. Auch Cloud-Lösungen wie Microsoft Fabric gewinnen für den Betrieb und die Skalierung moderner Datenplattformen zunehmend an Bedeutung.
- IoT-Systembeschreibungen
- Monitoringtechnologien
- Monitoringprotokolle (MQTT, Kafka)
- ElasticStack
- Grafana
- OPC/UA
- Microsoft Fabric
- IoT-Systeme in der Cloud
Lernergebnisse, Kompetenzen
Students will acquire knowledge of the foundation, techniques and applications in the field of Web Mining.
Die Studierenden erarbeiten sich den Inhalt selbständig anhand von Studienbriefen. In der Porjektarbeit während des Präsenzwochenendes erarbeiten die Studierenden selbständig neue Inhalte.
Teilnahmevoraussetzung
Für die Teilnahme an unseren Zertifikatsmodulen bestehen keine verpflichtenden Teilnahmevoraussetzungen, wir empfehlen Ihnen jedoch vorab das Modul 10300: Data Mining zu belegen.
Prüfungsform
Projektarbeit
Ansprechpartner
Studiengangsassistentin Data Science
Studiendekan Data Science
