Big Data
Datenmengen verstehen, Potenziale nutzen
Big Data verändert ganze Branchen – und eröffnet enorme Karrierechancen für diejenigen, die wissen, wie man damit umgeht. Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, riesige Datenmengen zu verstehen, auszuwerten und daraus präzise Handlungsempfehlungen abzuleiten. Genau hier setzen moderne Data Scientists an – mit einem tiefgreifenden Verständnis für Datenanalyse, Technologie und strategische Umsetzung.
Die Kunst, große Datenmengen intelligent zu beherrschen
Big Data ist mehr als ein Buzzword: Es ist der Schlüssel zur datengetriebenen Zukunft. In unserem Modul lernen Sie, wie man heterogene Datenquellen strukturiert, verarbeitet und analysiert – auch jenseits klassischer Datenbankgrenzen.
Sie verstehen die Architektur moderner Dateninfrastrukturen, lernen Tools zur Datenverarbeitung (z. B. Neo4J, MongoDB, MySQL, KNIME) kennen und erfahren, wie sich aus unstrukturierten Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnen lassen. Kombiniert mit statistischen Methoden und Business-Verständnis werden Sie zum strategischen Partner im Unternehmen.
Key Facts
- Grundlagen von Datenarchitektur & Datenströmen
- Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit
- Werkzeuge: Neo4J, MongoDB, MySQL, KNIME
- Visualisierung & Entscheidungsunterstützung
- Data Governance & Informationsmanagement
Big Data verstehen – wandeln Sie Daten in Wissen und Entscheidungen!
Sie möchten lernen, wie Unternehmen riesige Datenmengen sinnvoll nutzen können? Mit Big Data werden Sie zum Architekten datengetriebener Entscheidungen – ganz ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse. Werden Sie zum Big Data Profi mit modernen Tools und echtem Praxisbezug!
In diesem Kurs lernen Sie:
- Wie Sie mit KNIME visuelle Workflows erstellen – dank Low-Code einfach und effizient
- Wie Sie Rohdaten aufbereiten, bereinigen und in Analysen verwandeln
- Wie Sie Datenbanken wie MongoDB, Neo4j oder PostgreSQL einlesen und verarbeiten
- Wie Sie komplexe Zusammenhänge mit Neo4j-Grafdatenbanken visualisieren
- Wie Sie mit Tableau und Power BI interaktive Dashboards und Reports erstellen
Nach dem Kurs können Sie:
- Daten aus verschiedensten Quellen kombinieren und analysieren
- Arbeitsabläufe für datengetriebene Prozesse gestalten
- Entscheidungsgrundlagen mit klaren Visualisierungen schaffen
Weitere Kursinhalte
Data Science & KI
Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.
NEUPython lernen
- Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Objekte, Klassen und Instanzen
- Einfache und effektive Algorithmen
- Analyse und Visualisierung von Daten
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
- Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
- Moderne Entwicklungsumgebungen
- The Zen of Python
- Pythontypische libraries, packages und Module
NEUMachine Learning & KI
- Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
- Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
- Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
- Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen - Feature Engineering, Principle Component
- Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
- Für Machine Learning typische libraries, packages und Module
BELIEBTNeuronale Netze | Deep Learning
- Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
- Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
- Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
- Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
- Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
- Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
- Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module
NEUBusiness Intelligence
Anwendungsbereiche und real cases
Die Stärke von Business Intelligenz (BI):
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
- Visualisierung und Verständlichkeit
- Zeitersparnis
- Erkennen von Trends und Mustern
- Integration verschiedener Datenquellen
- Kosten und Prozessoptimierung
- Wissensaufbau und Transparenz
- Verbesserung von Kontrolle und Compliance
BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME
NEUKI Anwendungen
Anwendungsbereiche und real case studies:
- Data Mining
- Artificial Intelligence (AI) und
- eXplainable AI (XAI)
Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:
- Datenzugriff
- Datenmanipulation
- Visualisierung und Analytik
Die Architektur der Informationsverarbeitung:
- Erstellen eines personalisierten Chatbots
- Lernende KI-Algorithmen
- Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
- KI-Agenten
- Mulit-KI-Agenten
- Mulit-KI-Agenten-Frameworks
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