Datenanalyse hilft, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Teilnehmende lernen, wie sie durch statistische Methoden und explorative Verfahren fundierte datengestützte Erkenntnisse gewinnen und datengetriebene Entscheidungen im Bereich Big Data gezielt optimieren können.
Inhalte- Statistische Methoden und explorative Verfahren
- SQL für Big Data
- Power BI und Visualisierung
- Datenmodellierung und Prozessoptimierung
- Webbasierte Technologien
- Maschinelles Lernen
Details zu den Kursinhalten
- SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datenbestände. Teilnehmende lernen, mit optimierten Abfragen, Joins und Indexierungen umfangreiche Datenmengen systematisch zu analysieren und präzise Informationen für datengetriebene Geschäftsprozesse bereitzustellen.
- Power BI verbessert die visuelle Analyse von Big Data durch leistungsfähige Visualisierungstools. Es wird vermittelt, wie interaktive Dashboards und DAX-Funktionen eingesetzt werden, um große und komplexe Datensätze anschaulich aufzubereiten und strategische Maßnahmen datenbasiert umzusetzen.
- Datenmodellierung und Prozessoptimierung steigern die Effizienz von Big Data Analytics Anwendungen. Teilnehmende entwickeln strukturierte Datenflüsse und skalierbare Modelle, um Datenverarbeitung und Analyse nachhaltig zu verbessern und unternehmensweit nutzbar zu machen.
- Webbasierte Technologien erleichtern die Bereitstellung und Zugriffsmöglichkeiten auf Analyseergebnisse - unabhängig von Gerät oder Standort. Mit Grundlagen in Webprogrammierung lernen Teilnehmende, interaktive Dashboards zu entwickeln, die benutzerfreundliche und zielgerichtete Datenzugänge ermöglichen.
- Maschinelles Lernen optimiert datengetriebene Prognosen durch automatisierte Mustererkennung und lernbasierte Analyseverfahren. Teilnehmende trainieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, um prädiktive Analysen durchzuführen und Entscheidungsprozesse im Big-Data-Kontext noch präziser zu gestalten.