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Schulungsübersicht

Einführung in die Datenanalyse und Big Data

  • Was macht Big Data zu «Big»?
    • Geschwindigkeit, Volumen, Vielfalt, Verlässlichkeit (VVVV)
  • Grenzen der traditionellen Datenverarbeitung
  • Verteilte Verarbeitung
  • Statistische Analyse
  • Arten der Machine-Learning-Analyse
  • Datenvisualisierung

Rollen und Aufgaben im Bereich Big Data

  • 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
    • Vorhersage mit Korrelations- und Regressionsmodellen
    • Inferenzstatistik (Schätzung)
    • Beschreibende Statistik in Big-Data-Sets (z.B. Mittelwert berechnen)
  • Machine Learning
    • Überwachtes versus unüberwachtes Lernen
    • Klassifizierung und Clustering
    • Schätzung der Kosten spezifischer Methoden
    • Filterung

Big-Data-Infrastruktur

  • Datenspeicher
    • Relationale Datenbanken (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Verständnis der Feinheiten
      • Hierarchische Datenbanken
      • Objektorientierte Datenbanken
      • Dokumentorientierte Datenbanken
      • Graphorientierte Datenbanken
      • Sonstige

Zukunft von Big Data

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • Entwickler / Programmierer
  • IT-Berater
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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