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Schulungsübersicht

Einführung in Datenanalyse und Big Data

  • Was macht Big Data „groß“?
    • Geschwindigkeit, Umfang, Vielfalt und Zuverlässigkeit (VVVV)
  • Grenzen der herkömmlichen Datenverarbeitung
  • Verteilte Verarbeitung
  • Statistische Analyse
  • Arten der maschinellen Lernalgorithmen
  • Datenvisualisierung

Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Big Data

  • Administratoren
  • Entwickler
  • Datenanalysten

Programmiersprachen für die Datenanalyse

  • Python
    • Warum Python zur Datenanalyse geeignet ist?
    • Daten manipulieren, verarbeiten und bereinigen

Methoden der Datenanalyse

  • Statistische Analyse
    • Zeitreihenanalyse
    • Prognoseerstellung mittels Korrelations- und Regressionsmodellen
    • Inferenzstatistik (Schätzungen)
    • Beschreibende Statistik in großen Datenmengen – etwa Berechnung des Mittelwerts
  • Maschinelles Lernen
    • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
    • Klassifizierung und Clustering
    • Einschätzung der Kosten bestimmter Verfahren
    • Filterung von Daten<\/li>

Infrastruktur für Big Data

  • Datenspeicherung
    • Relationale Datenbanken (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Grundlegendes zu verschiedenen Datentypen
      • Hierarchische Datenbanken
      • Objektorientierte Datenbanken
      • Dokumentorientierte Datenbanken
      • graphorientierte Datenbanken
      • Sonstige

Die Zukunft von Big Data

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein grundlegendes Verständnis von Mathematik
  • Ein grundlegendes Verständnis von Programmierung
  • Ein grundlegendes Verständnis von Datenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler und Programmierer
  • IT-Berater
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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