Big Data Analytics: Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten

Datenanalyse hilft, Muster und Trends in strukturierten und unstrukturierten Daten zu erkennen. Im Kurs Big Data Analytics: Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten lernen Teilnehmende, wie sie mithilfe statistischer Methoden und explorativer Analysen fundierte Erkenntnisse gewinnen und datengetriebene Geschäftsentscheidungen gezielt optimieren können. SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Abfrage großer Datenmengen in relationalen Strukturen. Durch den Einsatz optimierter Joins, Indexierungen und Aggregationen analysieren Teilnehmende komplexe Datensätze und unterstützen datengetriebene Unternehmensprozesse mit präzisen Abfragen. Power BI bietet leistungsstarke Visualisierungsfunktionen für strukturierte und unstrukturierte Daten. Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards mit DAX-Funktionen, um auch große und vielschichtige Daten verständlich darzustellen und in aussagekräftige Berichte zu überführen. Datenmodellierung verbessert die Organisation und Nutzbarkeit großer und komplexer Datenmengen. Im Kurs werden optimierte Datenstrukturen und durchdachte Workflows vermittelt, die die Effizienz datengetriebener Prozesse steigern und die Analyse verschiedenartiger Datenquellen erleichtern. Webbasierte Technologien ermöglichen einen flexiblen Zugriff auf Analyseergebnisse in Echtzeit. Teilnehmende erlangen Grundlagen der Webprogrammierung, um interaktive Dashboards zu entwickeln, die strukturierte und unstrukturierte Daten nutzerfreundlich visualisieren. Maschinelles Lernen optimiert die Analyse heterogener Datenquellen durch automatisierte Mustererkennung und intelligente Vorhersagemodelle. Teilnehmende trainieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, um datengetriebene Prozesse in Big Data Analytics noch effektiver und skalierbarer zu gestalten.

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined