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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • University of California San Diego

      Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Explorative Datenanalyse, Datenmanagement, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, NoSQL, Daten-Pipelines, Apache Hadoop, Daten Präsentation, Data-Mining, Big Data, Angewandtes maschinelles Lernen, Graphentheorie, Apache Spark, Datenbank-Management-Systeme, Statistische Analyse, Daten-Integration, Datenbank-Design, Netzwerkanalyse

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • University of California San Diego

      Einführung in Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung, Datenspeicherung, Apache Hadoop, Unstrukturierte Daten, Verteiltes Rechnen, Big Data, Daten in Echtzeit

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • IBM

      Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Skalierbarkeit, Apache Hive, Apache Hadoop, Verteiltes Rechnen, PySpark, Leistungsoptimierung, Kubernetes, Big Data, Docker (Software), Fehlersuche, IBM Cloud, Apache Spark, Datenumwandlung

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Schalten Sie den Zugang zu mehr als 10.000 Kursen mit einem Abonnement frei.

      Mehr erfahren
    • IBM

      NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Apache Hive, NoSQL, Datenbank Management, Apache Hadoop, Daten-Pipelines, Verteiltes Rechnen, PySpark, Big Data, Docker (Software), Kubernetes, Angewandtes maschinelles Lernen, Generative KI, MongoDB, Datenbanken, Überwachtes Lernen, IBM Cloud, Apache Cassandra, Apache Spark, Maschinelles Lernen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten

      Google

      Google-Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Kommunikation mit Stakeholdern, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Datenethik, Daten bereinigen, Daten Präsentation, Dashboard, Datenkompetenz, Interviewing-Fähigkeiten, Präsentationen, Rmarkdown, Tableau Software, Interaktive Datenvisualisierung, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenüberprüfung, R-Programmierung, Ggplot2

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Apache Kafka, SQL, NoSQL, Datenbank Management, Datenspeicher, Apache Airflow, Apache Hadoop, Daten-Pipelines, Bash (Skriptsprache), Jupyter, Professionelles Netzwerken, MySQL, Generative KI, Linux-Befehle, Apache Spark, Auszug, Web Scraping, IBM Cognos-Analytik, Datenbank-Design

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenanalyse, Apache Hive, Erhebung von Daten, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Apache Hadoop, Datenwrangling, Datenmarkt, Daten-Seen, Big Data, Apache Spark, Statistische Analyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • University of Colorado Boulder

      Software Architecture for Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Service Level, Performance Testing, Software Engineering, Data Architecture, Web Applications, Software Architecture, Scalability, Systems Architecture, Functional Requirement, Distributed Computing, Databases, Acceptance Testing, Application Deployment, Predictive Modeling, Application Development, Application Performance Management, Software Testing, System Design and Implementation, Microservices, Transaction Processing

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      94 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu

      Johns Hopkins University

      Big Data Processing Using Hadoop

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Big Data, Apache Hive, Apache Spark, NoSQL, File Systems, Data Processing, Data Management, Analytics, Data Science, SQL, Query Languages, Data Manipulation, Java, Data Structures, Distributed Computing, Scripting Languages, Data Transformation, Performance Tuning, Software Architecture

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos

      Coursera Instructor Network

      Big Data Technologies and Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Data Processing, Data Analysis, Analytics, Apache Spark, Data Storage Technologies, Apache Hadoop, Real Time Data, Business Intelligence, Data Management, Distributed Computing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…590

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Big Data: University of California San Diego
    • Einführung in Big Data: University of California San Diego
    • Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop: IBM
    • NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen: IBM
    • Google-Datenanalyse: Google
    • IBM Datentechnik: IBM
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM
    • Software Architecture for Big Data: University of Colorado Boulder
    • Big Data Processing Using Hadoop: Johns Hopkins University
    • Big Data Technologies and Applications: Coursera Instructor Network

    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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