- Verständnis zentraler Konzepte von Big Data Analytics und deren Anwendung im Business
- Einordnung von Data Analysis und Data Analytics im Kontext großer Datenmengen
- Datenquellen, Formate und Herausforderungen in der Big Data Analytics Praxis
Data Analysis mit Python und Pandas
- Effiziente Data Analysis großer Datenmengen mit Pandas und Python
- Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering für Big Data Analytics
- Visualisierung von Trends und Mustern in umfangreichen Datensätzen
Statistische Methoden für Big Data Analytics
- Lineare Regressionen und Clustering-Techniken für skalierbare Data Analysis
- A/B Testing in Big Data Analytics zur datenbasierten Hypothesenprüfung
- Verteilungsanalyse und Segmentierung großer Datenmengen für tiefgreifende Data Analysis
SQL & Datenbanken für Big Data Analyse
- Strukturierte Big Data Analytics durch SQL-Abfragen in großen Datenbanken
- Nutzung von Joins, Aggregationen und CTEs für analytische Datenverarbeitung
- Verknüpfung relationaler Datenquellen für umfassende Data Analysis
Data Visualization und Entscheidungsfindung
- Erstellung interaktiver Big Data Analytics Dashboards mit Tableau
- Nutzung von KPIs und LODs zur Interpretation im Rahmen der Data Analysis
- Datengetriebenes Storytelling für zielgerichtete Entscheidungsfindung
Die Methoden umfassen Data Analysis mit Python, statistische Techniken und SQL-Anwendungen zur Strukturierung und Visualisierung von Big Data.