Kontakt

Die MARTINSFELD - Themen > Python für Big Data - Python für Big Data

„Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mit Python“

Python ist eine der führenden Programmiersprachen für Big Data und Datenanalyse. Mit leistungsstarken Bibliotheken wie PySpark, Dask und pandas können Sie große Datenmengen effizient verarbeiten und analysieren. Unsere Experten unterstützen Sie dabei, Python für Ihre Big-Data-Projekte optimal einzusetzen - von der Datenaufbereitung bis zur Analyse und Visualisierung.

undefined

Unsere Leistungen für Big Data mit Python - Beratung, Coaching, Seminare und Support - Unsere Angebote für Python im Bereich Big Data

Von der Planung bis zur Implementierung bieten wir umfassende Unterstützung für Ihre Big-Data-Projekte mit Python. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen oder ein individuelles Angebot.

  • #Python
  • #Big Data
  • #Datenanalyse
  • #PySpark
  • #Dask
  • #pandas
  • #Datenverarbeitung
  • Beratung zu Big Data mit Python.

    Strategische Beratung zur Nutzung von Python für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

    • Zielsetzung: Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen mit Python-Tools und -Frameworks.
    • Beratungsfelder: Datenaufbereitung, verteilte Datenverarbeitung, Speicheroptimierung und Datenanalyse.
  • Workshops zu Big Data mit Python.

    Praxisorientierte Workshops zu Tools und Bibliotheken für Big Data in Python.

    • Zielgruppe: Datenanalysten, Entwickler und Data Engineers, die Python für Big Data einsetzen möchten.
    • Inhalte: Einführung in PySpark, Dask und pandas, verteilte Datenverarbeitung, Optimierung großer Datenpipelines.
    • Ergebnisse: Teilnehmer können große Datenmengen effizient verarbeiten, analysieren und visualisieren.
  • Schulungen für Big Data mit Python.

    Schulungen zu den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken für Big Data mit Python.

    • Zielgruppe: Einsteiger und Fortgeschrittene, die Python für Big Data-Projekte einsetzen möchten.
    • Inhalte: Verwendung von PySpark, Dask und pandas, Erstellung von Datenpipelines, Analyse großer Datenmengen.
    • Lernergebnisse: Teilnehmer können Big-Data-Lösungen mit Python entwickeln und in bestehende Systeme integrieren.
  • Support für Big Data-Projekte mit Python.

    Technischer Support und Optimierung für Ihre Python-basierten Big-Data-Lösungen.

    • Umfang des Supports: Fehlerbehebung, Performance-Optimierung und Skalierung Ihrer Big-Data-Prozesse.
    • Support-Pakete: Basis-, Premium- und maßgeschneiderte Support-Pakete für spezifische Anforderungen.
    • Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Schneller Support per Telefon und E-Mail mit garantierten Reaktionszeiten.

Seminar, Schulung, Kurs, Weiterbildung: Big Data mit Python: Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen - Was Sie im Seminar „Big Data mit Python: Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen“ erwartet

Tauchen Sie ein in die Welt der Big Data Analyse mit Python. Lernen Sie fortgeschrittene Techniken zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen und entwickeln Sie skalierbare Lösungen für komplexe Analyseanforderungen.

Die Weiterbildung „Big Data mit Python: Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen“ bieten wir als maßgeschneiderte Firmen-Schulung und Inhouse-Seminar - individuell angepasst an Ihre Wunschthemen und Ihren Wunschtermin.

  • Zielgruppe.
    • Softwareentwickler mit Python-Grundkenntnissen
    • Data Engineers und Data Scientists
    • Business Intelligence Spezialisten
  • Lernziele.
    • Implementierung skalierbarer Datenverarbeitungspipelines mit Python
    • Beherrschung von verteilten Berechnungen mit Apache Spark und PySpark
    • Optimierung von Python-Code für die Verarbeitung großer Datenmengen
  • Methodik.
    • Hands-on Workshops mit realen Datensätzen
    • Interaktive Code-Reviews und Pair-Programming
    • Praktische Übungen an verteilten Systemen
  • Voraussetzungen.
    • Solide Python-Programmierkenntnisse
    • Grundlegendes Verständnis von Datenbanken und SQL
    • Erfahrung mit Linux/Unix-Systemen
  • Nutzen.
    • Praxiserprobte Techniken zur Bewältigung großer Datenmengen
    • Unmittelbar anwendbare Best Practices für die eigene Entwicklung
    • Tiefgreifendes Verständnis moderner Big Data Architekturen
  • Organisatorisches.
    • Dauer: 1-5 Tage
    • Ort: Online oder Inhouse
    • Teilnehmer: ab 1 Person
    • Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen
    • Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen
    • Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

Seminar, Schulung, Kurs, Weiterbildung: Big Data mit Python: Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen - Seminarinhalte - Agenda - Themenübersicht

Unsere Seminare überzeugen durch praxisorientierte Inhalte, individuelle Anpassung an Ihre Anforderungen, flexible Durchführung vor Ort oder online und die Vermittlung von Expertenwissen, das Ihr Team direkt in der Praxis anwenden kann.

  • Grundlagen der Big Data Verarbeitung.
    • Big Data Charakteristiken (Volume, Velocity, Variety)
    • Architekturprinzipien für Big Data Systeme
    • Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung
    • Skalierbarkeitskonzepte und Verteilte Systeme
    • Performance-Metriken und Monitoring
  • Python-Optimierung für Big Data.
    • Memory-Profiling und Optimierung
    • Parallele Verarbeitung mit multiprocessing
    • Asynchrone Programmierung mit asyncio
    • Numba und Cython für rechenintensive Operationen
    • Effiziente Datenstrukturen und Algorithmen
  • Apache Spark und PySpark.
    • Spark-Architektur und Komponenten
    • RDD-Operationen und Transformationen
    • Spark SQL und DataFrames
    • Machine Learning mit Spark MLlib
    • Spark Streaming für Echtzeitverarbeitung
  • Datenspeicherung und -zugriff.
    • Verteilte Dateisysteme (HDFS)
    • NoSQL-Datenbanken mit Python
    • Datenpartitionierung und Sharding
    • Caching-Strategien
    • Datenkompression und Formatoptimierung
  • Datenverarbeitungspipelines.
    • ETL-Prozesse mit Python
    • Apache Airflow für Workflow-Management
    • Datenqualitätssicherung
    • Fehlerbehandlung und Monitoring
    • Pipeline-Optimierung und Skalierung
  • Fortgeschrittene Analysetechniken.
    • Verteiltes Machine Learning
    • Zeitreihenanalyse großer Datensätze
    • Textanalyse und NLP mit Big Data
    • Echtzeitanalyse von Streaming-Daten
    • Visualisierung großer Datensätze
  • Best Practices und Production Deployment.
    • Containerisierung von Big Data Anwendungen
    • Cloud-Deployment (AWS, GCP, Azure)
    • Sicherheitsaspekte und Datenschutz
    • Performance-Tuning und Troubleshooting
    • Monitoring und Logging

Steigern Sie Ihre Expertise in der Big Data Entwicklung! Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz in diesem praxisorientierten Intensivseminar.

FAQs - Häufig gestellte Fragen zu Big Data mit Python

Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu unseren Angeboten für Big Data mit Python.

  • Welche Python-Bibliotheken sind am besten für Big Data geeignet?.

    PySpark und Dask sind ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen, während pandas hervorragend für kleinere Datensätze und Datenvorbereitung geeignet ist.

  • Welche Vorkenntnisse benötige ich für die Schulungen?.

    Grundkenntnisse in Python und grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

  • Kann Python in bestehende Big-Data-Systeme integriert werden?.

    Ja, Python kann problemlos in bestehende Big-Data-Systeme wie Hadoop oder Spark integriert werden.

Jetzt Kontakt aufnehmen - Kostenlose Erstberatung anfordern

Sie haben Fragen zu unseren Leistungen oder möchten ein individuelles Angebot? Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung.

Unsere Angebote für Big Data mit Python

Workshop zu Big Data mit PySpark
Erfahren Sie, wie Sie große Datenmengen effizient mit PySpark verarbeiten können.
Schulungen zu Datenpipelines mit Dask
Lernen Sie, wie Sie mit Dask komplexe Datenpipelines erstellen und optimieren.
Strategieentwicklung für Big-Data-Projekte
Entwickeln Sie eine klare Strategie für die Nutzung von Python in Ihren Big-Data-Projekten.
Technischer Support für Big Data-Lösungen
Erhalten Sie Unterstützung bei der Optimierung und Skalierung Ihrer Python-basierten Big-Data-Prozesse.

Warum Big Data mit Python und unsere Expertise?

Leistungsstarke Tools
Nutzen Sie Bibliotheken wie PySpark, Dask und pandas für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
Praxisorientiertes Lernen
Unsere Schulungen und Workshops vermitteln direkt anwendbares Wissen für Ihre Big-Data-Projekte.
Maßgeschneiderte Lösungen
Unsere Beratung und Unterstützung sind individuell auf Ihre Anforderungen abgestimmt.
Langfristige Unterstützung
Profitieren Sie von kontinuierlicher Betreuung und Optimierung Ihrer Big-Data-Lösungen.

Kontaktformular - Big Data mit Python

Das Angebot von MARTINSFELD richtet sich ausschließlich an Unternehmen und Behörden (iSv § 14 BGB). Verbraucher (§ 13 BGB) sind vom Vertragsschluss ausgeschlossen. Mit Absendung der Anfrage bestätigt der Anfragende, dass er nicht als Verbraucher, sondern in gewerblicher Tätigkeit handelt. § 312i Abs. 1 S. 1 Nr. 1-3 und S. 2 BGB (Pflichten im elektronischen Geschäftsverkehr) finden keine Anwendung.

Los geht's - Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung

Optimieren Sie Ihre Big-Data-Projekte mit Python. Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung oder ein individuelles Angebot.

Wissenswertes aus der MARTINSFELD-Infothek

Produktionsreife ETL-Pipelines mit Python: Echtzeit, Effizienz & Cloud-Deployment

Wie Entwicklungsteams mit Python robuste, effiziente und cloud-fähige ETL-Pipelines aufbauen, die Echtzeitanalyse ermöglichen und in DevOps- & BI-Umgebungen produktionsreif betrieben werden können - inklusive Praxistipps zu Modularisierung, Optimierung, Containerisierung & automatisiertem Deployment.

mehr erfahren

Python-basierte Big-Data-Architekturen: Erfolgreiche Migration & Skalierung bestehender Datenpipelines

Wie Unternehmen mit Python existierende Datenpipelines souverän migrieren und für Big Data skalieren - inklusive bewährter Migrationsstrategie, Teamqualifizierung und Erfolgsfaktoren für nachhaltige Transformation.

mehr erfahren

Weitere Themen aus dem Bereich „Datenmanagement und Business Intelligence“

Themen suchen und finden

Big Data - Analyse und Management großer Datenmengen

Lernen Sie, wie Sie Big-Data-Technologien nutzen, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

mehr erfahren

Business Intelligence - Strategische BI-Lösungen für Unternehmen

Erfahren Sie, wie Sie mit BI-Tools datengetriebene Entscheidungen in Ihrem Unternehmen unterstützen.

mehr erfahren

Data Analytics - Effiziente Datenanalyse für Ihr Unternehmen

Erfahren Sie, wie Sie Daten analysieren und zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse nutzen können.

mehr erfahren

Data Lake Architekturen - Datenverwaltung mit Data Lakes

Entdecken Sie, wie Sie Data Lakes zur effizienten Speicherung und Analyse großer Datenmengen nutzen können.

mehr erfahren

Data Science - Strategische Nutzung von Daten

Lernen Sie Data-Science-Methoden und -Tools kennen, um Daten strategisch zu analysieren.

mehr erfahren

Data Science mit Python - Analyse und Modellierung mit Python

Erfahren Sie, wie Sie Python für Datenanalyse, Visualisierung und Machine Learning einsetzen.

mehr erfahren

Datenbanken - Effiziente Verwaltung von Datenbanken

Erfahren Sie, wie Sie relationale und NoSQL-Datenbanken effizient planen, einrichten und verwalten können.

mehr erfahren

Google Analytics - Datenbasierte Entscheidungen mit Google Analytics

Erfahren Sie, wie Sie Google Analytics effektiv einsetzen, um Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen.

mehr erfahren

MongoDB - NoSQL-Datenbanken mit MongoDB

Lernen Sie, wie Sie MongoDB für flexible und skalierbare Datenbanklösungen nutzen.

mehr erfahren

MySQL - Leistungsstarke Datenbanken mit MySQL

Entdecken Sie die besten Praktiken für die Verwaltung und Optimierung von MySQL-Datenbanken.

mehr erfahren

Oracle APEX - Webanwendungen mit Oracle APEX entwickeln

Lernen Sie, wie Sie mit Oracle APEX schnelle und flexible Webanwendungen erstellen.

mehr erfahren

Oracle Backup und Recovery - Datenverlust vermeiden mit Oracle Backup und Recovery

Lernen Sie, wie Sie mit Oracle-Tools Backups erstellen und verlorene Daten wiederherstellen.

mehr erfahren

Oracle Datenbank Management - Effiziente Verwaltung von Oracle-Datenbanken

Erfahren Sie, wie Sie Oracle-Datenbanken effizient verwalten, überwachen und optimieren können.

mehr erfahren

Oracle Datenbank Migration - Sichere und effiziente Migration von Oracle-Datenbanken

Lernen Sie, wie Sie Datenbanken sicher auf neue Plattformen oder Versionen migrieren können.

mehr erfahren

Oracle für KMU - Oracle-Datenbanklösungen für kleine und mittlere Unternehmen

Erfahren Sie, wie KMUs Oracle-Datenbanken effizient nutzen, um Datenmanagement zu optimieren.

mehr erfahren

Oracle Performance Tuning - Optimierung der Leistung Ihrer Oracle-Datenbanken

Erfahren Sie, wie Sie die Performance von Oracle-Datenbanken analysieren und verbessern können.

mehr erfahren

Oracle Schulungen und Workshops - Praxisorientierte Schulungen für Oracle-Technologien

Lernen Sie, wie Sie Oracle-Technologien durch praxisnahe Schulungen und Workshops effektiv einsetzen.

mehr erfahren

Oracle SQL und PL/SQL - Programmierung und Abfragen mit Oracle SQL und PL/SQL

Erfahren Sie, wie Sie leistungsstarke Abfragen und Programme mit SQL und PL/SQL entwickeln.

mehr erfahren

PostgreSQL - Effiziente Datenbankverwaltung mit PostgreSQL

Erlernen Sie, wie Sie PostgreSQL-Datenbanken einrichten, optimieren und verwalten können.

mehr erfahren

Power BI Implementierungen - Datenanalyse und Berichterstellung mit Power BI

Erlernen Sie, wie Sie mit Power BI Daten visualisieren und Entscheidungen unterstützen können.

mehr erfahren

Python für Datenbankentwicklung - Effiziente Datenbanklösungen mit Python

Lernen Sie, wie Sie Python für die Entwicklung und Verwaltung von Datenbankanwendungen einsetzen.

mehr erfahren

Python für Finanzanalysen - Automatisierung und Analyse im Finanzsektor

Lernen Sie, wie Sie Python für die Analyse von Finanzdaten und die Automatisierung von Berichten nutzen können.

mehr erfahren

Qlik Sense Lösungen - Interaktive Analysen mit Qlik Sense

Entdecken Sie die Möglichkeiten von Qlik Sense für datengetriebene Entscheidungen.

mehr erfahren

SQL Server - Datenmanagement mit Microsoft SQL Server

Entdecken Sie, wie Sie mit SQL Server relationale Datenbanken effizient verwalten und abfragen.

mehr erfahren

Tableau Dashboard - Datenvisualisierung mit Tableau

Erfahren Sie, wie Sie mit Tableau aussagekräftige Dashboards und Berichte erstellen können.

mehr erfahren

Was dürfen wir für Sie tun?

Kontakt aufnehmen

So sind wir zu erreichen: