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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • J

      Johns Hopkins University

      Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Big Data, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Versionskontrolle, R-Programmierung, Software-Installation, Statistisches Programmieren, Rmarkdown

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      34.008 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Business Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Requirements Elicitation, Risk Mitigation, Business Analysis, Business Process Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Project Scoping, Process Mapping, Process Optimization, Requirements Management, Risk Management, Interactive Data Visualization, Business Requirements, Stakeholder Management, Work Breakdown Structure, Stakeholder Engagement, Excel Formulas, Microsoft Excel, Analysis

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      12.255 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • M

      Macquarie University

      Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenmanipulation, Daten bereinigen, Datenmodellierung, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Daten Präsentation, Datenumwandlung, Excel-Formeln, Power BI, Excel-Makros, Microsoft Excel, Dashboard, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Pivot-Tabellen und Diagramme, Tabellenverarbeitungssoftware, Infografiken, Datenüberprüfung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5637 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Big Data, Daten bereinigen, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Integration, Versionskontrolle, Datenverarbeitung, Dimensionalitätsreduktion, Knitr, Ggplot2, R-Programmierung, Statistisches Programmieren, Statistische Berichterstattung, Statistische Analyse, Rmarkdown, Gemeinsame Nutzung von Daten, Daten importieren/exportieren

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      48.054 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • A

      Alibaba Cloud Academy

      Analytische Plattform für große Daten in der Alibaba Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Datenverarbeitung, SQL, Datenanalyse, Apache Hadoop, Data-Warehousing, Apache Hive, Datenvisualisierungssoftware, Verteiltes Rechnen, Cloud-Technologien, Cloud-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Apache Spark

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      52 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California, Davis

      SQL für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, SQL, Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Datenverarbeitung, Datenqualität, Daten-Governance, Deskriptive Statistik, Datenbank-Management-Systeme, Abfragesprachen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      16.811 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado System

      Data Warehousing für Business Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, SQL, Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Daten-Integration, Datenvisualisierungssoftware, Datenbank-Design, Geschäftsprozess-Management, Daten-Governance, Leistungsmessung, Unternehmensanalytik, Star Schema, Entscheidungsunterstützende Systeme, Dashboard, Auszug, MicroStrategy, Business Intelligence, Datenbank-Management-Systeme, Oracle-Datenbanken, Datenbanken

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4048 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM Data Management

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Data Storytelling, Data Warehousing, SQL, Data Presentation, Data Governance, Data Security, Data Migration, Database Design, Interactive Data Visualization, Descriptive Statistics, Data Mining, Cloud Storage, Data Visualization Software, Extract, Transform, Load, IBM DB2, Data Management, Relational Databases, MySQL, Excel Formulas

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      16.395 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, C++ (Programmiersprache), Datenstrukturen, Netzwerk-Modell, Operations Research, Fehlersuche, Datenspeicherung, Bioinformatik, Infektionskrankheiten, Epidemiologie, Fortgeschrittene Mathematik, Software-Tests, Entwicklungstests, Graphentheorie, Computer Programmierung, Computergestütztes Denken, Netzwerkanalyse, Netzwerk-Routing, Theoretische Informatik, Algorithmen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      16.631 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Geschäftsdatenmanagement und Kommunikation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Periodengerechte Buchführung, Buchhaltungseinträge, Daten Präsentation, Tidyverse (R-Paket), Daten-Storytelling, Buchhaltung, Unternehmensanalytik, Vermögensverwaltung, Datenqualität, Verbuchung von Erträgen, Cashflows, Gewinn- und Verlustrechnung, Analytics, Finanzbuchhaltung, Finanzberichte, Infografiken, Bewertung von Unternehmen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6165 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Data-Mining

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Big Data, Grafische Darstellung, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Unstrukturierte Daten, Visualisierung (Computergrafik), Daten Präsentation, Daten-Storytelling, Text Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen, Plot (Grafiken), Analytics, Anomalie-Erkennung, Dashboard, Tableau Software, Statistische Analyse

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      2917 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • C

      Cloudera

      Analyse von Big Data mit SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtuelle Maschinen, Big Data, SQL, Datenverarbeitung, Apache Hive, Apache Hadoop, Relationale Datenbanken, Software-Installation, MySQL, Analytics, PostgreSQL, Datenbanken, Abfragesprachen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      529 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1…789…605

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers: Johns Hopkins University
    • IBM Business Analyst: IBM
    • Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung: Macquarie University
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Analytische Plattform für große Daten in der Alibaba Cloud: Alibaba Cloud Academy
    • SQL für die Datenverarbeitung: University of California, Davis
    • Data Warehousing für Business Intelligence: University of Colorado System
    • IBM Data Management: IBM
    • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
    • Geschäftsdatenmanagement und Kommunikation: University of Illinois Urbana-Champaign

    Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

    Python-Programmierung (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Künstliches Neuronales Netz (24)
    Big Data (18)
    Statistische Klassifikation (17)
    Verstärkungslernen (13)
    Algebra (10)
    Bayes (10)
    Lineare Algebra (10)
    Lineare Regression (9)
    Numpy (9)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Big Data

    "Big Data" ist ein weit verbreiteter Begriff, der unsere datenreiche Welt beschreibt, in der praktisch jede Aktivität einen digitalen Datenfußabdruck erzeugt, der gesammelt und analysiert werden kann. Daten und Datenanalyse sind zwar nicht unbedingt neu, aber die effektive Nutzung der extrem großen - und schnell wachsenden - Datenmengen von heute erfordert neue Ansätze für die Datenverwaltung.

    Um Big Data für wichtige Anwendungen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzbar zu machen, brauchen Sie mehr als eine Excel-Tabelle oder eine herkömmliche relationale Datenbank und SQL. Stattdessen ist eine komplette Dateninfrastruktur erforderlich, um diese Daten in großem Umfang zu sammeln und zu verarbeiten, einschließlich Datenpipelines, Data Lakes und Data Warehouses.

    Um dies zu ermöglichen, verlassen sich Dateningenieure auf neue Ansätze zur Datenverarbeitung wie das von Google entwickelte MapReduce, das Open-Source-Ökosystem Apache Hadoop einschließlich Apache Spark und Apache Hive sowie zunehmend auf Cloud Computing und Cloud-Datenbankplattformen wie Cloudera. ‎

    Da Unternehmen in praktisch jeder Branche nach Möglichkeiten suchen, die Leistungsfähigkeit von Big Data für ihre Arbeit zu nutzen, kann ein Hintergrund in diesem Bereich die Türen zu einer breiten Palette von Karrieren öffnen. Betriebsleiter in Produktions- oder Logistikunternehmen können Daten nutzen, um ihre Bedarfsprognosen, Bestandsplanung und Prozesseffizienz zu verbessern; digitale Vermarkter nutzen Marketinganalysen, um ihre Kunden und die Wirksamkeit ihrer Botschaften besser zu verstehen; und "Quants" bei Hedgefonds verlassen sich auf datenbasierte finanztechnische Ansätze, um Millionen von Dollar in Millisekunden zu bewegen.

    Zu verstehen, wie Big-Data-Anwendungen aufgebaut sind und was sie leisten können, kann also unglaublich wertvoll sein, auch wenn man selbst kein Dateningenieur oder Datenwissenschaftler ist. Wenn Sie jedoch das Fachwissen und den Wunsch haben, selbst direkt mit Big Data zu arbeiten, sind Dateningenieure für den Aufbau der Dateninfrastruktur verantwortlich, die Big Data zuverlässig und effizient in großem Umfang bereitstellen kann, und Datenwissenschaftler für die Anwendung einer breiten Palette von Analyse- und Programmieransätzen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

    Die Nachfrage nach diesen beiden Funktionen ist extrem hoch, und die Gehälter sind entsprechend hoch. Laut Glassdoor verdienen Data Engineers ein durchschnittliches Jahresgehalt von 102.864 $ und Data Scientists ein durchschnittliches Jahresgehalt von 113.309 $. ‎

    Ja - Coursera ist in der Tat einer der besten Orte, um etwas über Big Data zu lernen. Sie können einzelne Kurse und kursübergreifende Spezialisierungen zu Big Data, Datenverarbeitung und verwandten Themen von hochkarätigen Universitäten aus aller Welt belegen, von der University California San Diego bis zur Universitat Autònoma de Barcelona. Coursera bietet auch die Möglichkeit, von Branchenführern wie Google Cloud, Cloudera und IBM zu lernen, einschließlich der Option, ein Berufszertifikat zu erwerben. ‎

    Zu den Fähigkeiten und Erfahrungen, die Sie möglicherweise bereits haben müssen, bevor Sie mit dem Lernen von Big Data beginnen, gehören Kenntnisse in der Softwareprogrammierung sowie Spitzenkenntnisse in Mathematik, Algebra, Datenverarbeitung und verwandten Bereichen. Zu den in Big-Data-Umgebungen gebräuchlichen Programmiersprachen gehören Python, SQL, Java, C und allgemeine Erkenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen. Die Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten erfordert wahrscheinlich Kenntnisse und Hintergrundwissen in diskreter Mathematik, Statistik und linearer Algebra. Für das Erlernen von Big-Data-Funktionen müssen Sie auch gute Soft Skills wie Zuhören, Konzentration, Kommunikation und Flexibilität mitbringen. Schließlich könnte auch eine gute Ausbildung in Datenverarbeitung oder Mathematik eine Rolle spielen, bevor man beginnt, Big Data zu lernen. ‎

    Am besten geeignet für eine Tätigkeit im Bereich Big Data sind Menschen, die sich für Datenverarbeitung, statistische Modellierung, Datenanalyse und den Übergang zu einer Big-Data-Zukunft mit dem Internet interessieren. Menschen, die gerne mit Daten arbeiten, eignen sich am besten für Aufgaben im Bereich Big Data. Dazu gehören wahrscheinlich Personen mit quantitativer Erfahrung in der Datentechnik oder mit Kenntnissen und Fähigkeiten in den Bereichen Buchhaltung, Finanzen, Kennzahlen und Prozentsätze. Big-Data-Enthusiasten können auch abenteuerlustige Typen sein, die große Risiken eingehen und an der vordersten Front von Technologie und Gesellschaft arbeiten wollen. ‎

    Das Erlernen von Big Data könnte das Richtige für Sie sein, wenn Sie über ein ausgeprägtes analytisches Verständnis, einen Hintergrund in der Datenverarbeitung, ein Gespür für Zahlen und eine Vertrautheit mit Internet-Tools, Cloud-Plattformen und Datenanalyse-Software verfügen. Die Arbeit im Bereich Big Data ist derzeit einer der gefragtesten Jobs, und die Möglichkeit, in einem relevanten Bereich zu arbeiten, ist sehr verlockend. Wenn Sie in Ihren Arbeitsbereichen eine prägende Rolle spielen, ein kreativer Denker sind und über die nötige Disziplin und den richtigen Hintergrund verfügen, dann könnte das Erlernen von Big Data das Richtige für Sie sein, um Ihre Karriere voranzutreiben. ‎

    Online Big Data Kurse bieten eine bequeme und formative Bewertung, um Ihr vorhandenes Wissen zu erweitern oder neue Big Data Fähigkeiten zu erlernen. Mit einem breiten Angebot an Big-Data-Kursen können Sie bequem in Ihrem eigenen Tempo lernen, um Ihre Big-Data-Karrierefähigkeiten zu verbessern. ‎

    Der gesamte Kurskatalog von Coursera wird für Enterprise-Kunden ohne Einschränkungen angeboten. Die Wahl des besten Big-Data-Kurses hängt von den Bedürfnissen und Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter ab. Nutzen Sie unser Skills Dashboard, um Qualifikationsdefizite zu erkennen und den am besten geeigneten Kurs für die effektive Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter zu bestimmen. Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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