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Big Data-Analyse
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Big Data
Definition von Big Data, seine Eigenschaften und Bedeutung für geschäftliche Entscheidungen
Modul #2
Übersicht über Big Data Analytics
Verständnis der verschiedenen Analysetypen und der Rolle von Big Data Analytics im Geschäftsleben
Modul #3
Big Data-Technologien
Übersicht über Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken und andere Big Data-Technologien
Modul #4
Hadoop-Ökosystem
Detaillierter Blick auf Hadoop, einschließlich HDFS, MapReduce und YARN
Modul #5
Spark-Grundlagen
Einführung in Apache Spark, seine Architektur und Anwendungsfälle
Modul #6
NoSQL-Datenbanken
Verständnis der verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken, einschließlich Schlüsselwert-, Dokument- und Graphdatenbanken
Modul #7
Datenaufnahme und -verarbeitung
Erfassen, Verarbeiten und Speichern von Big Data mit Tools wie Flume, Kafka und NiFi
Modul #8
Datenspeicherung und -verwaltung
Entwerfen und Implementieren von Datenspeicherlösungen mit HDFS, HBase, und Cassandra
Modul #9
Data Warehousing und ETL
Erstellen von Data Warehouses und Durchführen von ETL-Operationen (Extrahieren, Transformieren, Laden)
Modul #10
Big Data Analytics Tools
Übersicht über Big Data Analytics Tools, einschließlich Hive, Pig und Spark SQL
Modul #11
Grundlagen des maschinellen Lernens
Einführung in Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen
Modul #12
Maschinelles Lernen mit Spark
Erstellen von Modellen des maschinellen Lernens mit Spark MLlib und Spark ML
Modul #13
Deep Learning mit Big Data
Einführung in Konzepte und Techniken des Deep Learning, einschließlich neuronaler Netzwerke und Convolutional Neural Networks
Modul #14
Textanalyse und NLP
Analysieren und Verarbeiten unstrukturierter Daten mit Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Modul #15
Datenvisualisierung für Big Data
Visualisieren von Big Data-Erkenntnissen mit Tools wie Tableau, Power BI und D3.js
Modul #16
Big Data-Anwendungsfälle und Anwendungen
Erkunden realer Anwendungsfälle und Anwendungen von Big Data Analytics in verschiedenen Branchen
Modul #17
Big Data-Sicherheit und -Governance
Gewährleisten von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance in Big Data-Umgebungen
Modul #18
Big Data Analytics mit Python
Verwenden von Python für Big Data Analytics, einschließlich Datenmanipulation, Visualisierung und maschinellem Lernen
Modul #19
Big Data Analytics mit R
Verwenden von R für Big Data Analytics, einschließlich Datenmanipulation, Visualisierung und maschinellem Lernen
Modul #20
Big Data Analytics in der Cloud
Bereitstellen von Big Data Analytics auf Cloud-Plattformen, einschließlich AWS, Azure und GCP
Modul #21
Big Data Analytics in Echtzeit
Entwerfen und Implementieren von Echtzeit-Big Data Analytics-Lösungen mit Tools wie Apache Storm und Apache Flink
Modul #22
Big Data-Qualität und -Governance
Gewährleisten von Datenqualität, Integrität und Governance in Big Data-Umgebungen
Modul #23
Fallstudien zu Big Data Analytics
Erkunden realer Fallstudien und Erfolgsgeschichten von Big Data Analytics in verschiedenen Branchen
Modul #24
Best Practices für Big Data Analytics
Best Practices und Richtlinien für die Implementierung von Big Data Analytics-Projekten
Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Big Data Analytics


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