Modul Data Engineering und Big Data

Geodaten sind wie Daten allgegenwärtig und werden in grossem Umfang zur Lösung realer Probleme eingesetzt.

Eckdaten

Abschluss: Weiterbildungsbestätigung
Nächster Start: November 2024
Dauer: 2 x 2 Tage
Unterrichtstage: 4
Unterrichtssprache: Deutsch
Ort: Olten
Preis: CHF 2'100.-

Dieses Modul befasst sich mit Spatial Data Engineering, Open Geo Data und Geo Data Warehouse, Geographic Information Retrieval sowie Big Data Analytics.

Beim Spatial Data Engineering erfolgt eine Einführung in die Datenanalyse. Es werden unterschiedliche Arten von Daten und Geodaten und deren Nutzung in Projekten vorgestellt. Aufbauend auf die Grundlagen von ETL (Extract, Transform, Load) folgen Code-Demos und anschliessende ETL-Programmierübungen.

In Bezug auf Open Geo Data und Geo Data Warehouse werden deren Bedeutung für die Beratung im Location-Intelligence Umfeld gezeigt. Anand einer Geobase wird zudem der Aufbau und die Entwicklung eines Geo Data Warehouses vorgestellt.

Beim Geographic Information Retrieval wird auf die Bedeutung von (unstrukturierten) Texten als Quelle geografischer Informationen eingegangen. Es werden die Grundlagen der Textindizierung und des Rankings in der binären und Ad-hoc-Suche gezeigt. Zudem werden Ansätze vorgestellt, um Texte mit räumlichen Bezügen zu versehen.

Beim Themenkomplex Big Data wird im Besonderen auf die Merkmale von Big Data und deren Anwendungsbeispiele mit räumlichen Daten, verschiedene Arten von Datenbanken, Konzepte der Skalierbarkeit, Datenformate und das Grund-Paradigma von Big Data-Systemen eingegangen. Es werden Big Data-Anwendungen auf einem Cluster, Unterschiede zu normalen Anwendungen und das Potenzial von bekannten Tools aufgezeigt (How to be smart!).

Die theoretischen Grundlagen werden durch Übungen und Gruppenarbeiten anhand von praktischer Umsetzung vertieft.

Detailprogramm

Spatial Data Engineering Mo, 11.2024, 08:45 - 16:15 Uhr	Preprocessing und Extract, Transform, Load (ETL) von Geodaten Heterogene Geodaten in der räumlichen Analyse Programmierung des ETL-Prozesses in Python
Open Geo Data und Geo Data Warehouse Di, 11.2024, 08:45 - 16:15 Uhr	Geodateninfrastrukturen und Open Geo Data Geo Data Warehouse: Aufbau und Entwicklung Geo Data Warehouse: Adressreferenzierung und Geocoding
Geographic Information Retrieval Mo, 11.2024, 08:45 - 16:15 Uhr	Geographic Information Retrieval - Funktionsweise und Anwendungen Natural Language Processing
Big Data Analytics Di, 11.2024, 08:45 - 16:15 Uhr	Spatial Big Data Analysis und Management Cloud Infrastrukturen für räumliche Analysen

Programmänderungen sind vorbehalten.

Dozierende

Dr. André Bruggmann, Tobias Brühlmeier, Christian Kaiser, Prof. Dr. Ross Purves und Dr. Ramya Venkateswaran

Weiterbildungskurs

Das Modul kann als Weiterbildungskurs besucht werden. Als Abschluss wird eine Weiterbildungsbestätigung ohne ECTS-Punkte ausgestellt.

Das Modul kann an den CAS Spatial Data Analytics angerechnet werden.

Diese Weiterbildung zählt als Fortbildung für die Ingenieur-Geometerinnen und -Geometer und wird von der Kommission für Ingenieur-Geometerinnen und -Geometer empfohlen.