Die Bewältigung komplexer Informationen im großen Maßstab erfordert eine ausgewogene Kombination aus technischem Fachwissen und analytischem Denken.

Lernziele
  • Entwicklung von Kernkompetenzen für den sicheren Umgang mit großen und schnelllebigen Datensätzen
  • Erlernen praktischer Techniken zur Bereinigung, Transformation und Abfrage strukturierter Daten
  • Aufbau analytischen Denkens durch Datenexploration und Visualisierung
  • Anwendung strukturierter Workflows zur Unterstützung skalierbarer und erkenntnisorientierter Analysen
  • Erlangung einer soliden Grundlage für die Anwendung technischer und analytischer Fähigkeiten in modernen Datenumgebungen

Inhalte
  • Technische Grundlagen und analytisches Denken im Big Data Umfeld
  • Praktische Techniken zur Bereinigung, Transformation und Abfrage strukturierter Daten
  • Einsatz von Werkzeugen wie SQL und pandas
  • Datenexploration und Visualisierung (z.B. mit matplotlib)
  • Hands-on Erfahrung mit realen Datensätzen
  • Anwendung strukturierter Workflows für skalierbare Analysen