Streaming-Datenverarbeitung mit Kafka und Spark – Kurs

Dieser Kurs vertieft die Arbeit als Big Data Analyst um eine zentrale Dimension moderner Datenverarbeitung: Datenströme, die kontinuierlich statt in festen Zeitabständen anfallen. Im Zentrum stehen Apache Kafka und Apache Spark als etablierte Werkzeuge für die Verarbeitung von Echtzeitdaten, ergänzt um Streaming-SQL für kontinuierliche Abfragen und Power BI für Live-Dashboards, die sich fortlaufend aktualisieren. Anders als in der klassischen Stapelverarbeitung geht es hier darum, Muster und Auffälligkeiten in Datenströmen zu erkennen, während sie entstehen, und Architekturen zu entwerfen, die auch bei hohem Datenaufkommen stabil bleiben. Der Kurs eignet sich für alle, die über Grundlagen der Datenanalyse hinaus verstehen möchten, wie Echtzeit-Datenpipelines in der Praxis aufgebaut und betrieben werden.

Der Kurs behandelt Streaming-Datenverarbeitung in vier aufeinander aufbauenden Blöcken, die von der Analysetechnik über die Architektur bis zur Automatisierung reichen. Der erste Block widmet sich der Datenanalyse in Streaming-Kontexten, die sich grundlegend von der Analyse statischer Datensätze unterscheidet, da Ergebnisse fortlaufend neu bewertet werden müssen.

• Mustererkennung und Trendanalyse in kontinuierlichen Datenströmen
• Explorative Analysetechniken für die Interpretation von Echtzeitdaten
• Umgang mit unvollständigen und verzögert eintreffenden Datenpunkten
• Abgrenzung von Streaming-Analyse zu klassischer Stapelverarbeitung
• Bewertung der Aktualität und Zuverlässigkeit von Streaming-Ergebnissen
• Grundprinzipien von Apache Kafka als verteiltem Nachrichtensystem

Der zweite Block behandelt Streaming-SQL als Werkzeug, um kontinuierliche Datenströme gezielt und effizient abzufragen.

• Erstellung von Streaming-SQL-Abfragen für kontinuierliche Datenströme
• Optimierung von Datenaggregation und Filterung für Echtzeit-Einblicke
• Arbeiten mit Fenstern und Zeitintervallen in Streaming-Abfragen
• Grundlagen der verteilten Datenverarbeitung mit Apache Spark
• Verknüpfung von Streaming-Daten mit statischen Referenzdaten
• Praktische Übungen an simulierten Datenströmen

Der dritte Block behandelt den Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen sowie die Visualisierung in Power BI, damit Streaming-Ergebnisse für Entscheidungen nutzbar werden.

• Aufbau von Datenarchitekturen für skalierbare und performante Stream-Verarbeitung
• Speicherung, Transformation und Bereitstellung von Echtzeitdaten für Analysen
• Integration von Echtzeit-Datenquellen in Power BI
• Gestaltung von Live-Dashboards mit dynamischen DAX-Funktionen
• Umgang mit kontinuierlichen Aktualisierungen in Berichten
• Visualisierung von Datenstrom-Kennzahlen für schnelle Entscheidungsfindung

Der vierte Block widmet sich der Automatisierung kontinuierlicher Verarbeitung, damit Streaming-Pipelines auch im Dauerbetrieb stabil bleiben.

• Entwicklung von Stored Procedures für die automatisierte Verarbeitung eingehender Streaming-Daten
• Implementierung von Transaktionssteuerung und Fehlerhandling für Echtzeitpipelines
• Umgang mit Lastspitzen und schwankendem Datenaufkommen
• Erfassung und Transformation von Datenströmen aus verschiedenen Quellen
• Umsetzung optimierter ETL-Pipelines für Skalierbarkeit
• Überwachung und Wartung dauerhaft laufender Streaming-Architekturen

Im praktischen Teil wird eine vollständige Streaming-Pipeline von der Datenquelle bis zum Live-Dashboard aufgebaut.

• Einrichtung eines Kafka-Themenkanals für einen simulierten Datenstrom
• Anbindung von Spark zur verteilten Verarbeitung eingehender Nachrichten
• Formulierung von Streaming-SQL-Abfragen für laufende Kennzahlen
• Aufbau von Zeitfenstern zur Aggregation kontinuierlicher Daten
• Anbindung der verarbeiteten Daten an ein Power-BI-Live-Dashboard
• Entwicklung dynamischer DAX-Kennzahlen für Echtzeit-Auswertungen
• Implementierung einer Stored Procedure zur automatisierten Datenübernahme
• Aufbau einer Fehlerbehandlung für unterbrochene oder fehlerhafte Datenströme
• Test der Pipeline unter simulierter Lastspitze
• Optimierung der ETL-Pipeline auf Skalierbarkeit
• Dokumentation der Architektur und der getroffenen Design-Entscheidungen
• Präsentation der laufenden Pipeline anhand eines Live-Dashboards

Der Kurs macht deutlich, dass Streaming-Datenverarbeitung nicht einfach eine schnellere Variante klassischer Analyse ist, sondern eigene Herausforderungen mit sich bringt: verzögerte Daten, schwankende Lasten und die Notwendigkeit, Ergebnisse fortlaufend statt einmalig zu berechnen. Durch den Aufbau einer eigenen Pipeline von der Datenquelle bis zum Dashboard entsteht ein realistisches Bild davon, wie Unternehmen mit Kafka und Spark Echtzeit-Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Sensorüberwachung oder Live-Reporting tatsächlich umsetzen.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Big Data Analyst entwickeln und dabei gezielt Kompetenzen in der Verarbeitung von Echtzeitdaten aufbauen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Big Data, skalierbare Analysen und moderne Datenverarbeitung praxisnah kennenlernen oder um die Streaming-Dimension erweitern wollen.

• Personen mit Interesse an Echtzeit-Anwendungsfällen wie Sensor- oder Transaktionsdaten
• Fachkräfte, die bestehende Batch-Analysen um Streaming-Komponenten erweitern möchten
• Mitarbeitende in Bereichen mit hohem Datenaufkommen, etwa Logistik oder IoT
• Interessierte an verteilten Systemen und skalierbaren Datenarchitekturen
• Personen, die sich auf Rollen wie Stream Processing Engineer oder Data Engineer vorbereiten

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und arbeitet konsequent mit simulierten Datenströmen, damit die Besonderheiten von Echtzeitverarbeitung unmittelbar erfahrbar werden. Statt einzelner isolierter Übungen wird schrittweise eine vollständige Pipeline von der Datenquelle über Kafka und Spark bis zum Live-Dashboard aufgebaut, sodass der Zusammenhang zwischen den einzelnen Komponenten jederzeit sichtbar bleibt.

Der Kurs findet in Vollzeit statt und führt die vier Themenblöcke – Streaming-Analyse, Streaming-SQL, Architektur und Visualisierung sowie Automatisierung – zu einer vollständigen, praktisch erprobten Streaming-Pipeline zusammen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zu „Big Data Analyst: Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark" ab. Grundlage der Vergabe ist eine regelmäßige und aktive Teilnahme; ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, jedoch ein konkreter Nachweis der erworbenen Fähigkeiten im Aufbau und Betrieb von Streaming-Datenpipelines.

Streaming-Datenverarbeitung gehört zu den Kompetenzen, die klassische, rein batch-orientierte Datenanalyse deutlich erweitern. Wer versteht, wie Kafka und Spark zusammenspielen, wie Streaming-SQL funktioniert und wie sich Live-Dashboards aufbauen lassen, kann Anwendungsfälle bearbeiten, die mit klassischen Auswertungen zeitverzögerter Daten nicht abzudecken sind – etwa Überwachung in Echtzeit oder sofortige Reaktion auf Auffälligkeiten in Datenströmen. Besonders wertvoll ist die praktische Erfahrung mit dem Aufbau einer vollständigen Pipeline: Die Herausforderungen, die in der Praxis auftreten – schwankende Lasten, verzögerte Datenpunkte, Fehlerbehandlung im Dauerbetrieb – lassen sich nur schwer aus der Theorie erschließen und werden im Kurs konkret durchlebt. Langfristig erweitert dieser Kurs das Profil eines Big Data Analysten um eine Dimension, die in vielen Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnt, von der Logistik über das Finanzwesen bis zum Internet der Dinge. Die erworbenen Fähigkeiten in Kafka, Spark und Streaming-SQL lassen sich unabhängig vom konkreten Einsatzfeld auf unterschiedlichste Echtzeit-Szenarien übertragen.