Das Big Data Analyse Ausbildungsprogramm zielt darauf ab, den Teilnehmern die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, um große Datensätze zu verstehen, zu verarbeiten und zu analysieren. Die Schulung lehrt, wie man mit Data Mining, maschinellem Lernen und Analysetools wertvolle Erkenntnisse aus Big Data gewinnt.
Die Schulung dient der beruflichen Weiterbildung, und das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Zertifikat in Schulungen, bei denen das MYK-Zertifikat erforderlich ist.
- Big Data Grundlagen und Konzepte
Was ist Big Data?: Definition von Big Data, Merkmale und wie es in der Geschäftswelt verwendet wird.
Merkmale von Big Data: Datenvielfalt, Geschwindigkeit, Volumen, Genauigkeit und Wert (5V).
Arten von Big Data: Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Datentypen.
Big Data Ökosystem: Technologien wie Hadoop, Spark, NoSQL.
- Einführung in die Big Data Analyse
Daten sammeln und speichern: Wie Daten gesammelt und in Big Data Plattformen gespeichert werden.
Datenverarbeitungsmethoden: Unterschiede zwischen Batch- und Stream-Verarbeitung.
Datenvorverarbeitung: Datenbereinigung, Integration und Transformation.
Datenformate und Speichersysteme: Formate wie Parquet, Avro, JSON und Speichersysteme wie HDFS, Amazon S3.
- Daten Mining und analytische Methoden für Big Data
Grundlagen des Data Mining: Klassifikation, Clustering, Assoziationsanalyse und Regressionsanalyse.
Fortgeschrittene Analysetechniken: Zeitreihenanalyse, statistische Analyse und maschinelle Lernalgorithmen.
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz: Überwachtes und unüberwachtes Lernen, Entscheidungsbäume, k-means, Regression, Klassifikation und überwachte Lernverfahren.
- Big Data Analyse mit Hadoop und Spark
Hadoop Ökosystem: Hadoop HDFS, MapReduce und YARN.
Apache Spark: Struktur von Spark, RDDs und DataFrames, Spark SQL, MLlib und Spark Streaming.
Unterschiede zwischen Hadoop und Spark: Vergleich der beiden Technologien und deren Anwendungsfälle.
Anwendungsentwicklung und Beschleunigung der Verarbeitung: Schnelle Datenverarbeitung mit Spark und Speicherung großer Datensätze mit Hadoop.
- NoSQL-Datenbanken und Big Data Analyse
NoSQL-basierte Datenbanken: MongoDB, Cassandra, HBase und CouchDB.
Unterschiede zwischen NoSQL und traditionellem SQL: Wesentliche Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.
Datenmanagement und fortgeschrittene NoSQL-Nutzung: Verwaltung großer Datenmengen mit NoSQL-Datenbanken.
- Datenvisualisierung und Reporting
Datenvisualisierung für Big Data: Analyse von Big Data mit Visualisierungstools (Tableau, Power BI).
Interpretation und Reporting von Big Data: Präsentation analysierter Daten mit aussagekräftigen Visualisierungen.
Interaktive Reports: Interaktive Datenvisualisierungen und dynamisches Reporting.
- Big Data Sicherheit und Ethik
Datensicherheit: Sicherheit von Big Data, Verschlüsselung und Autorisierungsprozesse.
Datenschutz und Ethik: Datenschutz, Anonymisierung, ethische Nutzung von Daten und Gesetze.
Datenverletzung und Risikomanagement: Sicherheitsbedrohungen im Bereich Big Data und präventive Maßnahmen.
- Big Data Anwendungen und reale Szenarien
Anwendungen im Finanzsektor: Risikomanagement, Kreditbewertungsmodelle, Betrugserkennung.
Big Data im Gesundheitssektor: Patienten-Datenanalyse, Data Mining im Gesundheitswesen.
E-Commerce und Marketing: Kundenverhaltensanalyse, personalisierte Werbung.
IoT und Big Data: Verarbeitung und Analyse von Daten, die von IoT-Geräten erfasst werden.
- Big Data und Cloud-Technologien
Cloud Computing und Big Data: Big Data Analyse mit Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP).
Datenlagerung und -verarbeitung: Speicherung und Verarbeitung von Daten in der Cloud.
Cloud-basierte Lösungen für Big Data: Integration von Cloud-Infrastrukturen mit Datenverarbeitungs-, Analyse- und Reporting-Tools.
- Fähigkeiten und Zertifikate im Rahmen der Ausbildung
Expertise in Big Data Analyse: Teilnehmer werden in der Lage sein, große Datensätze zu analysieren, Data Mining-Techniken anzuwenden und Ergebnisse zu reporten.
Maschinelles Lernen und statistische Analyse: Die Fähigkeit entwickeln, mit maschinellen Lernalgorithmen wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.
Expertise in Big Data Tools: Tiefgehendes Wissen und praktische Erfahrung mit Big Data Technologien wie Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken.
Zertifikat: Am Ende der Ausbildung erhalten die Teilnehmer international anerkannte Zertifikate im Bereich der Big Data Analyse.
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.