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Schulungsübersicht

Einführung in Datenanalyse und Big Data

  • Was macht Big Data zu „Big Data"?
    • Geschwindigkeit (Velocity), Volumen (Volume), Vielfalt (Variety), Glaubwürdigkeit (Veracity) (VVVV)
  • Grenzen der traditionellen Datenverarbeitung
  • Verteilte Verarbeitung
  • Statistische Analyse
  • Arten der Machine-Learning-Analyse
  • Datenvisualisierung

Big-Data-Rollen und -Verantwortlichkeiten

  • Administratoren
  • Entwickler
  • Datenanalysten

Für die Datenanalyse verwendete Sprachen

  • Python
    • Warum Python für die Datenanalyse?
    • Daten manipulieren, verarbeiten, bereinigen und auswerten

Ansätze zur Datenanalyse

  • Statistische Analyse
    • Zeitreihenanalyse
    • Prognosen mit Korrelations- und Regressionsmodellen
    • Induktive Statistik (Schätzverfahren)
    • Deskriptive Statistik in Big-Data-Sets (z. B. Berechnung des Mittelwerts)
  • Machine Learning
    • Überwachtes versus unüberwachtes Lernen
    • Klassifizierung und Clustering
    • Kostenschätzung für spezifische Methoden
    • Filterung

Big-Data-Infrastruktur

  • Datenspeicher
    • Relationale Datenbanken (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Verständnis der Unterschiede
      • Hierarchische Datenbanken
      • Orientierte objektdatenbanken
      • Dokumentenorientierte Datenbanken
      • Grafenorientierte Datenbanken
      • Sonstige

Die Zukunft von Big Data

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Allgemeines Verständnis von Mathematik
  • Allgemeines Verständnis von Programmierung
  • Allgemeines Verständnis von Datenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler / Programmierer
  • IT-Berater
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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