module #1 Inleiding tot Big Data Big data definiëren, de kenmerken ervan en het belang ervan bij zakelijke besluitvorming
module #2 Overzicht van Big Data Analytics De verschillende soorten analytics begrijpen en de rol van big data analytics in het bedrijfsleven
module #3 Big Data Technologies Overzicht van Hadoop, Spark, NoSQL-databases en andere big data-technologieën
module #4 Hadoop Ecosystem Diepgaande blik op Hadoop, inclusief HDFS, MapReduce en YARN
module #5 Spark Fundamentals Inleiding tot Apache Spark, de architectuur ervan en use cases
module #6 NoSQL-databases De verschillende soorten NoSQL-databases begrijpen, inclusief sleutel-waarde-, document- en grafiekdatabases
module #7 Data-opname en -verwerking Big data verzamelen, verwerken en opslaan met behulp van tools zoals Flume, Kafka en NiFi
module #8 Gegevensopslag en -beheer Ontwerpen en implementeren van gegevensopslagoplossingen met HDFS, HBase en Cassandra
module #9 Data Warehousing en ETL Datawarehouses bouwen en ETL-bewerkingen (Extract, Transform, Load) uitvoeren
module #10 Big Data Analytics Tools Overzicht van big data analytics tools, waaronder Hive, Pig en Spark SQL
module #11 Fundamenten van machine learning Inleiding tot concepten van machine learning, waaronder supervised en unsupervised learning
module #12 Machine learning met Spark Machine learning-modellen bouwen met Spark MLlib en Spark ML
module #13 Deep Learning met big data Inleiding tot concepten en technieken van deep learning, waaronder neurale netwerken en convolutionele neurale netwerken
module #14 Tekstanalyse en NLP Ongestructureerde gegevens analyseren en verwerken met behulp van technieken voor natuurlijke taalverwerking (NLP)
module #15 Gegevens Visualisatie voor Big Data Big data-inzichten visualiseren met behulp van tools zoals Tableau, Power BI en D3.js
module #16 Big Data Use Cases en toepassingen Real-world use cases en toepassingen van big data-analyses in verschillende branches verkennen
module #17 Big Data-beveiliging en -beheer Gegevensbeveiliging, privacy en naleving in big data-omgevingen garanderen
module #18 Big Data Analytics met Python Python gebruiken voor big data-analyses, inclusief gegevensmanipulatie, visualisatie en machinaal leren
module #19 Big Data Analytics met R R gebruiken voor big data-analyses, inclusief gegevensmanipulatie, visualisatie en machinaal leren
module #20 Big Data Analytics in de cloud Big data-analyses implementeren op cloudplatforms, waaronder AWS, Azure en GCP
module #21 Real-time Big Data Analytics Real-time big data-analyseoplossingen ontwerpen en implementeren met behulp van tools zoals Apache Storm en Apache Flink
module #22 Big Datakwaliteit en governance Zorgen voor datakwaliteit, integriteit en governance in big data-omgevingen
module #23 Big Data Analytics Case Studies Verkennen van praktijkcases en succesverhalen van big data-analyse in verschillende sectoren
module #24 Big Data Analytics Best Practices Best practices en richtlijnen voor het implementeren van big data-analyseprojecten
module #25 Cursus samenvatting en conclusie Plannen van de volgende stappen in je carrière als Big Data Analytics
