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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Systems Engineering, Real-Time Operating Systems, New Product Development, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Failure Analysis, Delegation Skills, Object Oriented Design, Sampling (Statistics), Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Statistical Modeling, Unsupervised Learning, Proposal Writing, Generative AI, Process Capability, Diversity Equity and Inclusion Initiatives

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • I

      Illinois Institute of Technology

      Master of Business Administration (MBA)

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera

      Mapping the Mission: User Personas & Journey Design in Figma

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Persona (User Experience), Figma (Design Software), User Research, User Experience Design, User Centered Design, UI/UX Strategy, User Flows, Collaborative Software, Customer Insights

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Michigan

      Master of Public Health

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Motivational Interviewing, Epidemiology, Health Disparities, Spatial Analysis, Plot (Graphics), Program Evaluation, Sampling (Statistics), Mergers & Acquisitions, Survey Creation, Child Health, Database Design, Variance Analysis, Risk Analysis, Environmental Policy, Spatial Data Analysis, Research Design, Data Collection, Statistical Modeling, Health Equity, Growth Mindedness

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Ingeniería de Software

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Process Analysis, Maintainability, Test Automation, Angular, Android Jetpack, Risk Mitigation, Cloud-Native Computing, Design Thinking, Dashboard, Site Reliability Engineering, API Design, Video Game Development, Internet Of Things, Sprint Planning, User Experience Design, Microservices, Machine Learning, Security Requirements Analysis, Cloud Applications

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • O

      O.P. Jindal Global University

      M.A. Public Policy

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Econometrics, Surveys, Environmental Laws, Sampling (Statistics), Social Sciences, Public Policies, Political Sciences, Data Collection, Health Disparities, Economics, Policy, and Social Studies, Economic Development, Policy Analysis, Presentations, Diplomacy, International Relations, Economics, Complex Problem Solving, Research Methodologies, Socioeconomics, Governance

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of North Texas

      Bachelor of Applied Arts and Sciences

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Operations Management, Exploratory Data Analysis, Mediation, Change Management, Business Writing, Compensation and Benefits, Integrated Marketing Communications, Apache Hadoop, Consumer Behaviour, Organizational Change, Stakeholder Management, Event Management, Grammar, Social Media Strategy, Business Ethics, Sales Process, Diversity Awareness, Conflict Management, Research, Nutrition and Diet

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    1…601602603604

    Zusammenfassend finden Sie hier 7 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Master of Science in Computer Science: University of Colorado Boulder
    • Master of Business Administration (MBA): Illinois Institute of Technology
    • Mapping the Mission: User Personas & Journey Design in Figma: Coursera
    • Master of Public Health: University of Michigan
    • Maestría en Ingeniería de Software: Universidad de los Andes
    • M.A. Public Policy: O.P. Jindal Global University
    • Bachelor of Applied Arts and Sciences: University of North Texas

    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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