Das Ausbildungsprogramm für Big Data und Data Mining bietet den Teilnehmern tiefgehende Kenntnisse in der Analyse von Big Data, Data Mining Techniken und Anwendungen. Die Schulung vermittelt die notwendigen Fähigkeiten, um Daten zu verstehen, zu analysieren und strategische Entscheidungen in der Geschäftswelt zu treffen. Sie bietet die Möglichkeit, die Kraft der Daten zu nutzen, um effektivere und effizientere Geschäftsstrategien zu entwickeln.
Die Schulung dient der beruflichen Weiterbildung, und das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Zertifikat in Schulungen, bei denen das MYK-Zertifikat erforderlich ist.
1. Was ist Big Data?
Definition von Big Data: Das Konzept und die Bedeutung von Big Data.
Eigenschaften von Big Data (3V): Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und deren Auswirkungen auf die Geschäftswelt.
Arten von Big Data: Unterschiede zwischen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten.
2. Big Data Technologien und Tools
Hadoop: Das grundlegende Open-Source-Software-Framework zur Verarbeitung von Big Data.
Spark: Ein weiteres beliebtes Tool, das die Möglichkeiten von Hadoop erweitert und schnelle Datenverarbeitungsprozesse bietet.
NoSQL-Datenbanken: Datenbanken, die zur schnellen und flexiblen Speicherung von Daten verwendet werden (MongoDB, Cassandra, CouchDB usw.).
Data Warehousing und Data Lakes: Verwendung von Data Warehouses und Data Lakes, Methoden zur Datenspeicherung.
3. Was ist Data Mining?
Definition von Data Mining: Ziel des Data Mining und wie es in der Geschäftswelt verwendet wird.
Prozess des Data Mining: Datensammlung, Vorverarbeitung, Modellbildung, Bewertung der Ergebnisse.
Techniken des Data Mining: Methoden wie Klassifikation, Clustering, Regressionsanalyse, Assoziation und Anomalieerkennung.
4. Algorithmen und Methoden im Data Mining
Klassifikationsmethoden: Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN).
Clustering-Methoden: K-means, hierarchisches Clustering, DBSCAN.
Regressionsmethoden: Lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines (SVM).
Zeitreihenanalyse: Analyse von Zeitreihendaten und Vorhersagen für die Zukunft.
5. Anwendungen von Data Mining
Marketing und Customer Relationship Management (CRM): Kundensegmentierung, Verhaltensanalyse und Empfehlungssysteme.
Data Mining im Gesundheitswesen: Krankheitsvorhersagen, Patientenverhaltensanalyse und Behandlungsempfehlungen.
Finanzanalyse und Risikomanagement: Betrugserkennung, Kreditbewertung und Risikomanagement.
Einzelhandel und E-Commerce: Verkaufsprognosen, Bestandsmanagement und Preisoptimierung.
6. Ethik in Big Data und Data Mining Anwendungen
Datensicherheit: Schutz persönlicher Daten und Wahrung der Privatsphäre bei Big Data-Analysen.
Ethische Fragen: Ethische Dilemmata bei der Nutzung von Data Mining und Künstlicher Intelligenz.
Gesetzliche Vorschriften: Die Auswirkungen der DSGVO und anderer Datenschutzgesetze auf Big Data-Projekte.
7. Datenvisualisierung und Reporting
Techniken der Datenvisualisierung: Visualisierungsmethoden zur besseren Verständlichkeit von Datensätzen.
BI-Tools (Business Intelligence): Tools wie Tableau, Power BI, QlikView zur Datenberichterstattung und analytischen Visualisierung.
Berichterstattung und Entscheidungsfindung: Integration der durch Datenanalysen gewonnenen Informationen in Berichtswesen und Entscheidungsprozesse.
8. Zukunftstrends in Big Data und Data Mining
Maschinelles Lernen und Deep Learning: Die wachsende Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Big Data-Analyse.
Echtzeit-Analyse von Datenströmen: Analyse von Echtzeit-Datenströmen und sofortige Entscheidungsfindung.
IoT und Big Data: Datensammlung und Integration von Big Data durch das Internet der Dinge (IoT).
9. Projektmanagement für Big Data und Data Mining
Projektmanagementmethoden: Strategien zur Verwaltung von Big Data- und Data Mining-Projekten.
Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools: Einsatz analytischer Werkzeuge im Projektmanagement und zur strategischen Entscheidungsunterstützung.
Überwachung und Bewertung von Datenprojekten: Leistungskennzahlen und Erfolgsindikatoren für Projekte.
10. Karrierechancen in Big Data und Data Mining
Datenwissenschaftler und Datenanalyst: Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich und erforderliche Fähigkeiten.
Datenengineering: Fachwissen im Bereich Datenengineering und Big Data-Infrastrukturen.
Data Mining Beratung: Karrieremöglichkeiten für Fachleute, die Unternehmen mit Datenanalysediensten unterstützen.
Die Schulung ist offen für institutionelle Kooperationen, Einzelbewerbungen werden jedoch nicht akzeptiert. Der Inhalt der Schulung kann je nach dem Profil und den Bedürfnissen der institutionellen Teilnehmer neu geplant werden. Nach gegenseitigen Gesprächen werden der Umfang der Schulung und die Methode (Präsenz, Online) festgelegt und die entsprechenden Prozesse abgeschlossen. Im Falle einer Vereinbarung werden der geeignete Tag und die Uhrzeit für Ihre Teilnehmer sowie der Ort der Schulung in Absprache mit unseren Lehrkräften festgelegt.