Die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen erfordert den gezielten Einsatz datenwissenschaftlicher Techniken. Im Kurs Data Science: Techniken zur Optimierung großer Datenmengen stehen automatisierte Workflows, analytische Methoden und Modellierungsansätze im Mittelpunkt, die für die Umsetzung skalierbarer Datenprojekte notwendig sind.
Themen und Methoden- Aufbau leistungsfähiger Datenpipelines
- Entwicklung strukturierter Prozesse zur Harmonisierung und Transformation unterschiedlicher Datenquellen, um Analyseabläufe zu automatisieren und die Datenqualität langfristig sicherzustellen
- Einsatz von SQL zur effizienten Analyse umfangreicher relationaler Daten
- Nutzung optimierter Abfragen, Joins und Aggregationen zur strukturierten Aufbereitung von Daten für datengetriebene Entscheidungen, Machine Learning und Predictive Analytics
- Visualisierung von Analyseergebnissen mittels Power BI
- Erstellung interaktiver Dashboards und Nutzung von DAX-Funktionen zur anschaulichen Darstellung komplexer Zusammenhänge und Erleichterung der Kommunikation analytischer Erkenntnisse
- Explorative Datenanalyse und statistische Verfahren zur systematischen Erkennung von Mustern und Trends
- Durchführung von Hypothesentests zur strukturierten Überprüfung von Fragestellungen aus verschiedenen Anwendungsbereichen
- Einführung in das maschinelle Lernen
- Training von Modellen und Verbesserung deren Leistung mit geeigneten Verfahren
- Einsatz datenwissenschaftlicher Methoden zur Unterstützung operativer und strategischer Entscheidungen