Das Kompaktseminar vermittelt in drei Tagen ein belastbares Gesamtverständnis für Einführung und Zusammenarbeit. Architektur, Datenmodell, SQL, Aufnahme, Analytics, Betrieb, Sicherheit und Projektplanung werden anhand eines gemeinsamen Praxisfalls verbunden, ohne jede Spezialdisziplin bis in die technische Tiefe der Fachseminare zu führen.
Inhaltsübersicht
- Lernziele und fachliche Einordnung
- Schrittweise Seminarinhalte
- Praxisübungen und Laborszenarien
- Zielgruppe und Voraussetzungen
- Didaktik und Arbeitsweise
Lernziele und fachliche Einordnung
- CrateDB-Einsatzgebiete, Architektur und Projektentscheidungen gemeinsam verstehen
- Ein repräsentatives Datenmodell mit SQL, Zeitreihen und Datenaufnahme praktisch umsetzen
- Analytics, Suche, Betrieb, Sicherheit und Skalierung in einem Gesamtfall einordnen
- Einen realistischen Einführungs-, Pilot- und Qualifizierungsplan erstellen
Schrittweise Seminarinhalte
- Schritt 1: Tag 1: Anwendungsfall und Anforderungen strukturieren
Datenquellen, Mengen, Aktualität, Abfragen, Nutzer, Verfügbarkeit, Sicherheit und Erfolgskriterien werden als gemeinsames Zielbild erfasst.
- Schritt 2: Tag 1: Architektur und Bereitstellung einordnen
Knoten, Shards, Replikation, Schnittstellen, Managed Cloud, Eigenbetrieb und Kubernetes werden nach Projektanforderungen verglichen.
- Schritt 3: Tag 1: Datenmodell entwerfen
Relationale Daten, JSON-Objekte, Zeitreihen, Primärschlüssel, Partitionierung und Sharding werden an einem Praxisfall modelliert.
- Schritt 4: Tag 1: SQL-Grundoperationen anwenden
Tabellenanlage, Insert, Select, Filter, Update, Upsert, Zeitstempel, Objekte und Arrays werden praktisch durchgeführt.
- Schritt 5: Tag 2: Daten aufnehmen
COPY, Bulk und Streaming-Grundmuster werden mit Idempotenz, Fehlerlisten, Batchgröße und Qualitätskontrolle verbunden.
- Schritt 6: Tag 2: Analytics entwickeln
Joins, Aggregationen, Zeitbucketing, letzte Werte und grundlegende Fensteranalysen beantworten konkrete Projektfragen.
- Schritt 7: Tag 2: Such- und KI-Funktionen einordnen
Volltext, Geo, Vektorsuche, Hybrid Search und RAG werden anhand von Datenmodell, Nutzen und Qualitätsprüfung abgegrenzt.
- Schritt 8: Tag 2: BI und Datenprodukte planen
dbt, Views, Tests, Kennzahlen, Rollen und Dashboard-Workloads werden als nachgelagerte Analyseschicht skizziert.
- Schritt 9: Tag 3: Betrieb und Monitoring verstehen
Clusterzustand, Knoten, Shards, Ressourcen, Logs, Abfragen, Kapazität und typische Störungen werden in einem Betriebsbild zusammengeführt.
- Schritt 10: Tag 3: Sicherheit und Sicherung einordnen
Benutzer, Rollen, HBA, TLS, JWT, Secrets, Snapshots, Restore, RPO und RTO werden mit Projektverantwortlichkeiten verbunden.
- Schritt 11: Tag 3: Skalierung und Wartung planen
Wachstum, Scale-out, Rebalancing, Cloud-Ressourcen, Upgrades und Rolling Maintenance werden mit Abnahmekriterien versehen.
- Schritt 12: Tag 3: Pilot und Lernpfad festlegen
Proof of Concept, Testdaten, Lastprofil, Migration, Go-/No-Go, Risiken und nachgelagerte Fachseminare werden priorisiert.
Praxisübungen und Laborszenarien
- Gemeinsames Anforderungs- und Datenprofil für einen Projektfall
- Aufbau eines kleinen Datenmodells mit SQL- und Zeitreihenabfragen
- Datenaufnahme mit Fehler- und Qualitätskontrolle
- Entwurf eines Analytics- und Dashboard-Datenprodukts
- Erstellung einer Betriebs-, Sicherheits- und Backup-Checkliste
- Planung eines Proof of Concept und der empfohlenen Seminarfolge
Zielgruppe und Voraussetzungen
Zielgruppe: Gemischte Projektteams, Product Owner, technische Projektleitung, Data Engineers, Entwickler, Analysten, Administratoren und Fachbereichsverantwortung.
Voraussetzungen: Allgemeine Kenntnisse der eigenen Daten- und Geschäftsprozesse; SQL- oder Infrastrukturgrundlagen sind hilfreich, aber nicht für alle Rollen erforderlich.
Didaktik und Arbeitsweise
Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.
Fachbereichsleitung und Trainerteam
-
Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt. Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Gemischte Projektteams, Product Owner, technische Projektleitung, Data Engineers, Entwickler, Analysten, Administratoren und Fachbereichsverantwortung |
| Voraussetzungen: | Allgemeine Kenntnisse der eigenen Daten- und Geschäftsprozesse; SQL- oder Infrastrukturgrundlagen sind hilfreich, aber nicht für alle Rollen erforderlich |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
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