Schulungsübersicht

Einführung in Data Analysis und Big Data

  • Was macht Big Data "groß"?
    • Geschwindigkeit, Volumen, Vielfalt, Wahrhaftigkeit (VVVV)
  • Grenzen der traditionellen Datenverarbeitung
  • Verteilte Verarbeitung
  • Statistische Analyse
  • Arten der Machine Learning-Analyse
  • Data Visualization

Big Data Rollen und Zuständigkeiten

  • Administratoren
  • Entwickler
  • Datenanalysten

Languages Verwendet für Data Analysis

  • Python
    • Warum Python für Data Analysis?
    • Manipulieren, Verarbeiten, Bereinigen und Verarbeiten von Daten

Ansätze für Data Analysis

  • Statistische Analyse
    • Zeitreihenanalyse
    • Forecasting mit Korrelations- und Regressionsmodellen
    • Inferentielle Statistics (Schätzung)
    • Deskriptive Statistics in Big Data Mengen (z.B. Mittelwertberechnung)
  • Machine Learning
    • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
    • Klassifizierung und Clustering
    • Schätzung der Kosten bestimmter Methoden
    • Filtern

Big Data Infrastruktur

  • Datenspeicherung
    • Relationale Datenbanken (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Die Feinheiten verstehen
      • Hierarchische Datenbanken
      • Objektorientierte Datenbanken
      • Dokumentorientierte Datenbanken
      • Graph-orientierte Datenbanken
      • Andere

Die Zukunft von Big Data

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein allgemeines Verständnis für Mathematik
  • Ein allgemeines Verständnis für Programmierung
  • Ein allgemeines Verständnis von Datenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler/Programmierer
  • IT-Berater
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (5)

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