Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien

Zu den Lerninhalten gehören folgende Themenbereiche: - Datenanalyse und Datenaufbereitung - Explorative Datenanalyse - Big Data Datenquellen (NoSQL-Datenbanken, InMemory-Datenbanken, Spaltenorientierte Datenbanken) - Data Mining und Machine Learning - Regressionsverfahren - Klassifikationsverfahren - Cluster-Algorithmen - Big Data-Technologien (Apache Spark, Hadoop, Python, R) - Big Data-Anwendungen (Industrie 4.0, Internet of Things, Decision Support Systems, Database Marketing)\n\nMit dem Nano Degree „Big Data – Grundlagen, Methoden und Technologien” lernen Sie alle relevanten Aspekte zur Verarbeitung von großen Datenmengen kennen

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

- Einsendeaufgabe für Teilnahmebescheinigung - Abschlussprüfung (Klausur) für Hochschulzertifikat (inkl. anrechenbaren ECTS-Punkten für Bachelor-Studium)

Teilnahmevorraussetzungen

Kenntnisse in Mathematik, Programmierung (Python), Datenbanken und Informationssystemen sind von Vorteil