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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
- Relationale Datenbanken (SQL)
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
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung