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Datenanalyse mit Big Data Technologien

Seminar - GFU Cyrus AG

Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, das  volle Potenzial von Big Data-Technologien und Datenanalyse für ihr  Geschäft zu nutzen. Es soll den Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte  Entscheidungen zu treffen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, ihre  Wettbewerbsposition zu stärken und innovative Ansätze zur  Produktentwicklung zu fördern. Das Seminar soll den Unternehmen helfen,  Big Data-Technologien effektiv einzusetzen, um ihre Datenbestände zu  verwalten, zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Grundlagen von Big Data:
    • Definition von Big Data: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Veracity und Value
    • Herausforderungen bei der Verarbeitung von Big Data: Speicherung, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Datenqualität
    • Chancen und Potenziale von Big Data: Erkenntnisgewinn, verbesserte Entscheidungsfindung, personalisierte Dienstleistungen

  • Überblick über Big Data-Technologien und -Plattformen:
    • Hadoop: Architektur, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce-Programmierung
    • Spark: In-Memory-Computing, Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming
    • NoSQL-Datenbanken: Key-Value-Stores, Dokumentenorientierte Datenbanken, Spaltenorientierte Datenbanken, Graphdatenbanken

  • Einführung in Datenanalyse und deren Bedeutung in Big Data-Projekten
    :
    • Datenanalyseprozess: Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Modellbildung, Auswertung, Interpretation
    • Data Mining und Predictive Analytics: Identifizierung von Mustern, Trends und zukünftigen Ereignissen
    • Anwendungsbeispiele für Datenanalyse in verschiedenen Branchen: E-Commerce, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Marketing

  • Datenbeschaffung und -integration:
    • Datenquellen identifizieren: interne und externe Datenquellen, strukturierte und unstrukturierte Daten
    • Datenextraktion: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, z. B. Datenbanken, Log-Dateien, APIs
    • Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und konsolidieren

  • Datenqualität und -bereinigung:
    • Datenqualitätsprobleme identifizieren: fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate, Inkonsistenzen
    • Datenbereinigungstechniken: Datenbereinigung, Datennormalisierung, Fehlerkorrektur
    • Datenqualitätsmetriken und -bewertung: Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität

  • Datenmodellierung:
    • Datenmodellierungskonzepte: Entity-Relationship-Modell, dimensionale Modellierung
    • Big Data-Schemas: NoSQL-Datenmodellierung, Key-Value-Stores, Dokumentenmodelle, Graphdatenbanken
    • Datenbankdesign für Big Data: Verteilte Datenbankarchitekturen, Sharding, Replikation

  • Grundlagen von Datenanalyse-Algorithmen:
    • Clustering-Algorithmen: k-means, hierarchisches Clustering
    • Klassifizierungsalgorithmen: Entscheidungsbaum, Random Forest, Support Vector Machines (SVM)
    • Regressionsanalyse: lineare Regression, logistische Regression

  • Einführung in maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI):
    • Überblick über maschinelles Lernen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen
    • Anwendung von maschinellem Lernen in Big Data-Szenarien: Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung, Textanalyse
    • Einführung in Deep Learning: Neuronale Netze, Faltungsnetze, Rekurrente Netze

  • Big Data-Analysewerkzeuge und -frameworks:
    • Hadoop-Ökosystem: HDFS, MapReduce, Hive, Pig
    • Spark-Ökosystem: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib
    • Apache Flink: Stream- und Batch-Verarbeitung, komplexe Ereignisverarbeitung (CEP)

  • Skalierbare Big Data-Architekturen:
    • Cluster-Architektur: Verteilte Rechencluster, verteiltes Dateisystem
    • Cloud Computing: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS)
    • Datenpartitionierung und Replikation: Verteilte Datenhaltung und -verarbeitung, hohe Verfügbarkeit

  • Leistungsoptimierung von Big Data-Anwendungen
    :
    • Datenpartitionierung: horizontale und vertikale Partitionierung, Sharding
    • Parallelverarbeitung: Aufteilen von Aufgaben auf mehrere Rechenknoten, Parallelität
    • Caching: In-Memory-Datenhaltung, Reduzierung von Zugriffszeiten




Zielgruppe:
  • IT-Experten und Datenmanager: Personen, die für die Verwaltung und Analyse von Daten in Unternehmen verantwortlich sind. Dies umfasst IT-Manager, Datenbankadministratoren und Datenarchitekten.
  • Datenanalysten und Data Scientists
    : Fachleute, die Daten analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dies beinhaltet Datenanalysten, Statistiker und Data-Mining-Spezialisten.
  • Führungskräfte und Geschäftsinhaber
    : Personen in leitenden Positionen, die das Potenzial von Big Data erkennen und verstehen möchten, um datengesteuerte Strategien zu entwickeln und den Unternehmenserfolg zu steigern.
  • Marketing- und Vertriebsmitarbeiter:
    Fachleute, die an der Kundensegmentierung, Personalisierung von Marketingkampagnen und der Nutzung von Daten zur Verbesserung der Vertriebsprozesse interessiert sind.
  • Produktentwicklungsteams: Personen, die für die Entwicklung und Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen verantwortlich sind und Big Data nutzen möchten, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und innovative Lösungen anzubieten.
Seminarkennung:
S3185
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