Content Data Analytics mit Zusatzqualifikation Data Science In dieser Weiterbildung setzen Sie sich intensiv mit der Analyse und Interpretation von big data auseinander. Sie lernen, große Datenmengen systematisch zu erfassen, zu verarbeiten und daraus fundierte Erkenntnisse zu gewinnen. Sie erwerben Kenntnisse in der Anwendung von big data-Methoden und -Technologien, einschließlich der Nutzung von Programmiersprachen wie Python und R. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, statistische Modelle zu entwickeln und maschinelles Lernen auf big data anzuwenden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenvisualisierung, um komplexe big data verständlich darzustellen. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten big data-Techniken direkt an. Projekte ermöglichen es Ihnen, reale big data-Probleme zu analysieren und Lösungen zu erarbeiten. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, big data effektiv zu nutzen, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse in Ihrem beruflichen Umfeld zu optimieren.

Content Strategy und Content Production
  • Kenntnisse im Bereich Big Data für Markt- und Zielgruppenanalysen
  • Keywords und Suchtrends und Format- und Kanalplanung
  • Redaktionsplanung, Workflows und Prozesse mit Fokus auf Big Data
  • Die Content-Produktion
  • Anwendungen aus dem Big Data im Kontext Websiteoptimierung und Content-Distribution

Suchmaschinenoptimierung (SEO)
  • Suchmaschinen-Relevanz und Wettbewerbsanalyse im Umfeld von Big Data
  • Google-Optimierung und Mobile Clients
  • Einführung in SEO und Ziele von SEO im Zusammenspiel mit Big Data
  • Keywordrecherche und Keywordeigenschaften
  • Onpage-Optimierungen unter Berücksichtigung von Big Data
  • Offpage-Optimierungen

Statistik und Data Analysis
  • Grundlagen der Statistik im Spektrum von Big Data
  • Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
  • Analyse von Korrelation und linearer Regression mit Fokus auf Big Data
  • Schätzungen in der Statistik
  • Interpretation von Stichproben und Konfidenzintervallen in Bezug auf Big Data

Machine Learning und Datenmodellierung
  • Einführung in Machine Learning und Big Data Anwendungen
  • Lineare Regression
  • Multiple Regression mit Schwerpunkt auf Big Data
  • Logistische Regression
  • Praktische Beispiele aus Big Data im Zusammenhang mit Decision Trees

Unsupervised Learning und Neuronale Netze
  • Einführung in Unsupervised Machine Learning und Big Data
  • K-Means Clustering
  • Bedeutung von Big Data bei Neuronalen Netzen
  • Backpropagation
  • Zusammenhang von Big Data und Aktivierungsfunktionen
  • Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk unter Einbezug von Big Data

Programmierung und Data Science Tools
  • Einführung in Pandas und Dataframes mit Big Data Anwendungen
  • Datenreinigung
  • Datenvisualisierung unter Berücksichtigung von Big Data
  • Einführung in PyTorch
  • Hyperparameteroptimierung mit Bezug zu Big Data
  • Anwendung von Big Data in der Arbeit mit Tensoren

Datenbanktechnologie
  • Einführung in relationale Datenbanken im Umfeld von Big Data
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Normalisierung und Normalformen mit Fokus auf Big Data
  • Datentypen und Keys
  • Indizes unter Berücksichtigung von Big Data
  • Physische Modellierung und Views
  • Komplexe SELECT-Befehle im Kontext von Big Data
  • Anwendung von verschiedenen komplexen SELECTs mit Big Data

Cloud Computing und Softwarecontainer
  • Einführung in die Terminologie von Cloud Computing mit Bezug auf Big Data
  • Kostenkalkulation von Cloud Computing
  • Compliance-Überlegungen im Zusammenhang mit Big Data
  • Theoretische Grundlagen von Softwarecontainern
  • Grundlagen und Verwendung von Docker für Big Data Anwendungen
  • Grundlagen und Verwendung von Kubernetes im Big Data Umfeld
  • Auswahl von IaaS-Anbietern mit Fokus auf Big Data

Excel-Datenanalyse
  • Datenanalyse mit Pivot für Big Data Auswertungen
  • Erstellen von professionellen Diagrammen
  • Verstehen und Anwenden von Verweisfunktionen im Kontext von Big Data

Präsentationstechniken
  • Vorbereitung von Präsentationen mit Inhalten aus Big Data
  • Visualisierung und Medien
  • Präsentationspraxis unter Einbezug von Big Data

Data Structures und Programmierung
  • Datenstrukturen im Zusammenhang mit Big Data
  • Standard-Datentypen
  • Funktionen für Big Data Anwendungen
  • Ein-und Ausgabe
  • Definition von Klassen im Rahmen von Big Data

Weiterführende Spezialisierungen
  • Objektorientiertes Modellieren für Big Data Lösungen
  • Textverarbeitung
  • Effiziente Nutzung von Datenbanken im Kontext von Big Data
  • Testen und Tuning
  • XML und JSON unter Big Data Gesichtspunkten

Zusätzliche Skills und Technologien
  • Nutzung von ChatGPT für Big Data Analysen
  • Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
  • Anwendungsdesign für ChatGPT im Kontext Big Data
  • Kontextsensitivität in ChatGPT zur Auswertung von Big Data
  • Herausforderungen und Limitationen bei Big Data Anwendungen
  • Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung mit Bezug auf Big Data