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ORDIX seminare
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Big Data

NoSQL Webinarreihe
W-NOSQL-AL
NoSQL Webinarreihe: Überblick über NoSQL-Kategorien und praxisnahe Quickstarts mit Cassandra, MongoDB, Neo4j und Redis.
Cassandra Quickstart - Webinar
W-CASS-01
Cassandra Quickstart Webinar: Einstieg in Apache Cassandra, Datenmodellierung, CQL, Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Konsistenz - praxisnah in 4 Stunden.
MongoDB Quickstart - Webinar
W-MONGO-01
MongoDB Quickstart Webinar: Einstieg in dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken mit Architektur, Datenmodellierung, Skalierbarkeit und Security in 4 Stunden.
Neo4J Quickstart - Webinar
W-NEO4J-01
Neo4j Quickstart Webinar: Einstieg in Graph-Datenbanken mit Cypher, Datenmodellierung, Architektur, Skalierbarkeit und Security - praxisnah in 4 Stunden.
Hadoop Grundlagen (3 Tage)
HADOOP-01
Hadoop Grundlagen Seminar: Einstieg in HDFS, YARN, MapReduce, Spark, Hive und Kafka - praxisnahes Big-Data-Know-how in 3 Tagen.
Apache Spark Grundlagen (3 Tage)
SPARK-01
Verteilte Datenverarbeitung, Spark-Architektur, Spark SQL und erste Spark-Jobs in Python praxisnah erlernen.
Apache Kafka Grundlagen (2 Tage)
KAFKA-01
Einstieg in Architektur, Betrieb, Skalierung und Monitoring für zuverlässige, hochverfügbare Datenstrom-Verarbeitung.
Apache Cassandra Administration (3 Tage)
DB-BIG-06
In diesem Seminar lernen Sie neben den Grundlagen der CQL-Shell alle wichtigen Werkzeuge kennen, die für den Betrieb eines Apache-Cassandra-Clustersystems notwendig sind
Apache Airflow (2 Tage)
AIR-01
DAGs entwickeln, Workflows orchestrieren, DevOps-Best Practices anwenden und Airflow sicher produktiv betreiben.
Stackable On Site Workshop (2 Tage)
STACK-01
Praxisnaher On-Site-Workshop zu Stackable & Kubernetes: Analyse Ihrer Systemlandschaft, Clusteraufbau, Optimierung und erste Big-Data-Jobs.
Stackable Grundlagen Seminar (2 Tage)
STACK-02
Kompaktes Seminar zu Stackable & Kubernetes: Clusteraufbau, Big Data, Open-Source-Tools, Security und praxisnahe ETL-Beispiele.

BLOGARTIKEL zum Thema Big Data & AI

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PostgreSQL als KI-Enabler: Teil 2 – Semantische Suche und RAG in der Praxis

Im ersten Teil dieser Serie wurde erläutert, was pgvector ist, wie Embeddings entstehen und welche Distanzoperatoren für welche Anwendungsfälle geeignet sind. Dieser Beitrag schließt dort an und zeigt...
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