Das NoSQL-Technologien-Schulungsprogramm zielt darauf ab, den Teilnehmern die Grundlagen von NoSQL-Datenbanken beizubringen und diese Technologien effizient für die Anforderungen von Big Data, Flexibilität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu nutzen. Die Schulung ermöglicht praktische Übungen mit MongoDB, Cassandra und anderen NoSQL-Tools.
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Einführung in NoSQL-Technologien
Was ist NoSQL?: Definition von NoSQL-Datenbanken, ihre Vorteile und Unterschiede zu traditionellen SQL-Datenbanken.
NoSQL-Typen: Einführung in die verschiedenen Typen von NoSQL-Datenbanken (Dokument, Schlüssel-Wert, Spalte, Graph).
Vorteile von NoSQL: Hohe Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Flexibilität und Eignung für Big-Data-Anwendungen.
Unterschiede zwischen NoSQL und SQL: Vergleich zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.
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Grundlagen von NoSQL-Datenbanken
Datenmodelle: NoSQL-Datenmodelle (Dokument, Schlüssel-Wert, Graph, spaltenbasiert) und Anwendungsszenarien.
Einführung in die NoSQL-Architektur: Grundlegende Strukturen, die in verteilten Systemen verwendet werden, für Datenkonsistenz, Flexibilität und Skalierbarkeit.
Datenlagerung und Zugriffsverfahren: Wie Daten in NoSQL-Datenbanken gespeichert und abgerufen werden.
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NoSQL-Technologien und beliebte Tools
MongoDB: Dokumentbasierte Datenbank, Hauptmerkmale, Datenmodellierung und Abfragen mit MongoDB.
Cassandra: Verteilte, spaltenbasierte Datenbank, hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Datenmodellierung und grundlegende Operationen.
Redis: Schlüssel-Wert-basierte Datenbank, schneller Datenzugriff, Caching, Sitzungsmanagement und Anwendungsbereiche.
CouchDB: JSON-basierte, leicht verteilbare Dokumentdatenbank, Verwendung von RESTful APIs, Daten-Synchronisierung.
Neo4j: Graphbasierte Datenbank, Datenbeziehungen und Datenanalyse mit Graphentheorie.
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Datenmanagement und Modellierung in NoSQL-Datenbanken
Datenmodellierung: Datenmodellierung in NoSQL-Datenbanken und Auswahl geeigneter Datenstrukturen.
Relationale Daten: Wie man relationale Daten in NoSQL-Datenbanken modelliert.
Datenbeziehungen und Referenzen: Aufbau von Beziehungen zwischen Daten ohne Fremdschlüssel.
Datenintegrität: Methoden zur Sicherstellung der Datenkonsistenz in NoSQL-Datenbanken.
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Abfragen und fortgeschrittene Operationen in NoSQL-Datenbanken
Einführung in Abfragesprachen: Verwendung von NoSQL-Abfragesprachen wie MongoDB Query Language (MQL) und Cassandra Query Language (CQL).
Fortgeschrittene Datenanalyse: Filtern, Sortieren und Gruppieren von Daten in NoSQL-Datenbanken.
Daten-Backup und Replikation: Backup, Replikation und Maßnahmen zum Schutz vor Datenverlust.
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Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung in NoSQL-Datenbanken
Verteilte Systeme: Horizontale Skalierbarkeit und Datenverteilung in NoSQL-Datenbanken.
Leistungsoptimierung: Lastverteilung, Datenindizierung, Caching und Techniken zur Optimierung von Datenbanken.
Sharding und Replikation: Verbesserung der Datenbankleistung durch Datenverteilung und Replikationsstrategien.
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NoSQL und Big-Data-Anwendungen
Big-Data-Lösungen: Die Rolle von NoSQL in Big-Data-Anwendungen und Integration mit Hadoop und Spark.
Echtzeit-Datenverarbeitung: Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten mit NoSQL-Datenbanken.
IoT und NoSQL: Sammlung, Speicherung und Analyse von Internet-of-Things (IoT)-Daten.
Datenströme und Log-Analyse: Verwaltung von Datenströmen, Log-Analyse und Überwachungsanwendungen mit NoSQL.
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Sicherheit und NoSQL
NoSQL-Sicherheitsgrundlagen: Datensicherheit, Zugangskontrollen und Verschlüsselung in NoSQL-Datenbanken.
Benutzerauthentifizierung und -autorisierung: Benutzerverwaltung und Sicherheitsprotokolle in NoSQL-Datenbanken.
Datensicherheit und Verstöße: Sicherstellung der Datensicherheit in NoSQL-Datenbanken und Verhinderung möglicher Verstöße.
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Anwendungsentwicklung und Integration mit NoSQL
Anwendungsentwicklung: Entwicklung von leistungsstarken, skalierbaren Anwendungen mit NoSQL-Datenbanken.
NoSQL API-Integration: API-Integrationen mit NoSQL-Datenbanken und Erstellung von RESTful-Diensten.
Datenbankmanagement-Tools: Verwaltung von NoSQL-Datenbanken mit Tools wie MongoDB Compass, Cassandra Query Language (CQL) Shell und Redis Desktop Manager.
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Erlernte Fähigkeiten und Zertifikate
NoSQL-Datenbank-Expertise: Teilnehmer können MongoDB, Cassandra, Redis und andere NoSQL-Datenbanken effektiv nutzen, um Anwendungen zu entwickeln.
Datenmanagement und Modellierung: Teilnehmer werden in der Lage sein, Daten zu verwalten, zu modellieren, mit nicht-relationalen Daten zu arbeiten und Datenanalysen effektiv durchzuführen.
Datenleistung und Optimierung: Teilnehmer werden in der Leistungsoptimierung, Skalierbarkeit und Big-Data-Integration von NoSQL-Datenbanken kompetent sein.
Zertifikat: Am Ende der Schulung erhalten die Teilnehmer ein international anerkanntes Zertifikat für NoSQL-Technologien.
Die Schulung ist offen für institutionelle Kooperationen, Einzelbewerbungen werden jedoch nicht akzeptiert. Der Inhalt der Schulung kann je nach dem Profil und den Bedürfnissen der institutionellen Teilnehmer neu geplant werden. Nach gegenseitigen Gesprächen werden der Umfang der Schulung und die Methode (Präsenz, Online) festgelegt und die entsprechenden Prozesse abgeschlossen. Im Falle einer Vereinbarung werden der geeignete Tag und die Uhrzeit für Ihre Teilnehmer sowie der Ort der Schulung in Absprache mit unseren Lehrkräften festgelegt.