Diese Schulung dient der beruflichen Weiterbildung. Das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Autorisierungszertifikat, das für Schulungen mit obligatorischer MYK-Autorisierung erforderlich ist.

Schulungsziel

Das Big Data Analyse-Trainingsprogramm zielt darauf ab, den Teilnehmern die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, um große Datensätze zu verstehen, zu verarbeiten und zu analysieren. Der Kurs vermittelt, wie man wertvolle Erkenntnisse aus Big Data mithilfe von Data Mining, maschinellem Lernen und Analysewerkzeugen gewinnt.

Schulungsinhalt

• 1. Grundlagen und Konzepte von Big Data
• Was ist Big Data?: Definition, Eigenschaften und Geschäftsanwendungen
• Merkmale von Big Data: Vielfalt, Geschwindigkeit, Volumen, Genauigkeit, Wert (5Vs)
• Arten von Big Data: Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
• Big Data Ökosystem: Technologien wie Hadoop, Spark, NoSQL
• 2. Einführung in die Big Data Analyse
• Daten sammeln und speichern: Erfassung und Speicherung auf Big Data Plattformen
• Datenverarbeitungsmethoden: Unterschiede zwischen Batch- und Stream-Verarbeitung
• Datenvorverarbeitung: Bereinigung, Integration und Transformation
• Datenformate und Speichersysteme: Parquet, Avro, JSON, Systeme wie HDFS, Amazon S3
• 3. Data Mining und Analysemethoden für Big Data
• Grundlagen des Data Mining: Klassifikation, Clustering, Assoziationsanalyse, Regressionsanalyse
• Fortgeschrittene Datenanalysetechniken: Zeitreihen, statistische Analyse, Machine Learning-Algorithmen
• Maschinelles Lernen und KI: Überwachtes und unüberwachtes Lernen, Entscheidungsbäume, K-Means, Regression, Klassifikation
• 4. Big Data Analyse mit Hadoop und Spark
• Hadoop-Ökosystem: HDFS, MapReduce, YARN
• Apache Spark: RDDs, DataFrames, Spark SQL, MLlib, Spark Streaming
• Unterschiede zwischen Hadoop und Spark
• Anwendungsentwicklung und Prozessbeschleunigung
• 5. NoSQL-Datenbanken und Big Data Analyse
• NoSQL-Datenbanken: MongoDB, Cassandra, HBase, CouchDB
• Unterschiede zwischen NoSQL und SQL
• Datenmanagement und fortgeschrittene NoSQL-Nutzung
• 6. Datenvisualisierung und Reporting
• Datenvisualisierung für Big Data: Analyse mit Power BI
• Big Data interpretieren und berichten
• Interaktive Berichte
• 7. Big Data Sicherheit und Ethik
• Daten Sicherheit: Verschlüsselung und Berechtigungen
• Datenprivatsphäre und Ethik: Anonymisierung und gesetzliche Vorschriften
• Datenverletzungen und Risikomanagement
• 8. Big Data Anwendungen und Praxisbeispiele
• Anwendungen im Finanzsektor
• Big Data im Gesundheitswesen
• E-Commerce und Marketing
• IoT und Big Data
• 9. Big Data und Cloud-Technologien
• Cloud Computing und Big Data: Nutzung von AWS, Azure, GCP
• Daten speichern und berechnen
• Cloud-basierte Lösungen für Big Data
• 10. Fähigkeiten und Zertifikate
• Fachkenntnisse in Big Data Analyse
• Maschinelles Lernen und statistische Analyse
• Fachkenntnisse in Big Data Tools: Hadoop, Spark, NoSQL
• International anerkannte Zertifikate

Die Schulung ist für Unternehmenskooperationen (Pakete für Institutionen/Firmen) geöffnet; individuelle Anmeldungen werden nicht akzeptiert. Der Schulungsinhalt kann je nach Teilnehmerprofil und Bedarf angepasst werden. Nach gegenseitigen Gesprächen werden der Umfang und die Methode der Schulung (Präsenz, Online) festgelegt und die entsprechenden Prozesse abgeschlossen. Nach Vereinbarung werden Zeitpläne, Stunden und Schulungsorte mit den Teilnehmern und Dozenten koordiniert.