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
