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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • M

      Microsoft

      Vorbereiten von Daten für die Analyse mit Microsoft Excel

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, Daten bereinigen, Power BI, Microsoft Power Plattform, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Pivot-Tabellen und Diagramme, Tabellenverarbeitungssoftware

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4340 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Big Data, Datenstrukturen, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Unix-Befehle, Wissenschaft und Forschung, Datenverarbeitung, Bioinformatik, Statistische Analyse, Jupyter, Statistische Modellierung, Computergestütztes Denken, Unix, R-Programmierung, Statistische Methoden, Biostatistik, Linux-Befehle, Befehlszeilen-Schnittstelle, Statistische Hypothesentests

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6609 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google Cloud

      Big Data Analysis to a Slide Presentation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Google Cloud Platform, Google Sheets, Data Visualization, Analytics, Scripting, Data Presentation, Cloud API

      Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Relational Database Administrator

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Warehousing, SQL, Extract, Transform, Load, Apache Airflow, Web Scraping, Linux Commands, Database Design, Database Administration, MySQL, Data Pipelines, Apache Kafka, Database Management, Bash (Scripting Language), Shell Script, Database Architecture and Administration, Data Transformation, IBM DB2, Relational Databases, Jupyter, Generative AI

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Google Sheets, Data Visualization, Data Presentation, Web Scraping, Spreadsheet Software, Dashboard, Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Tableau Software, Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Statistics, Matplotlib, Statistical Hypothesis Testing, Data Visualization Software, SQL, Data Manipulation, JSON

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Unternehmensanalytik, Projektleistung, Maschinelles Lernen, Leistungsmetrik, Statistische Inferenz, Projektentwurf, Software-Ingenieur

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8241 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google Digital Marketing & E-commerce

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Media Planning, Search Engine Marketing, Email Marketing, Data Storytelling, Social Media Strategy, Search Engine Optimization, Social Media, Social Media Marketing, Content Creation, Order Fulfillment, A/B Testing, Target Audience, Digital Marketing, E-Commerce, Loyalty Programs, Social Media Management, Customer Retention, Persona Development, Performance Measurement, Marketing Automation

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Schlüsseltechnologien für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Big Data, Aufkommende Technologien, Cloud-Infrastruktur, Datenanalyse, Infrastructure as a Service (IaaS), Data-Mining, Datenverarbeitung, Digitale Transformation, Cloud-Sicherheit, Cloud-Plattformen, Künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Cloud-Speicher, OpenAI, Deep Learning, Cloud-Dienste, Cloud Computing Architektur, Generative KI

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      Duke University

      Datenanalyse mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Regressionsanalyse, Stichproben (Statistik), Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Deskriptive Statistik, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesentests, R-Programmierung, Statistische Methoden, Statistische Berichterstattung, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Statistische Software, Statistische Modellierung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7482 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Datenanalyse, Big Data, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Data-Mining, Digitale Transformation, Datenverarbeitung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Cloud Computing, Geschäftsstrategie, Generative KI, Strategische Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz, ChatGPT, OpenAI, Deep Learning, Daten Strategie, Informationsarchitektur

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Geschäftsethik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Business Transformation, Generative KI, Maschinelles Lernen, Strategisches Denken, Marktchancen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Data Management with Databricks: Big Data with Delta Lakes

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, Data Lakes, Data Pipelines, Data Integration, Extract, Transform, Load, Dashboard, PySpark, SQL, Pandas (Python Package), Big Data, Data Management, Data Transformation, Data Integrity, Version Control

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      25 Bewertungen

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    1…101112…605

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Vorbereiten von Daten für die Analyse mit Microsoft Excel: Microsoft
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Big Data Analysis to a Slide Presentation: Google Cloud
    • IBM Relational Database Administrator: IBM
    • DeepLearning.AI Data Analytics: DeepLearning.AI
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Google Digital Marketing & E-commerce: Google
    • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
    • Datenanalyse mit R: Duke University
    • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM

    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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