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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • G

      Google Cloud

      Gemini in Google Meet - Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Workspace, Generative AI, AI Personalization, Language Interpretation, Translation, and Studies, Real Time Data

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dataflow, Real Time Data, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Big Data, Data Storage Technologies, Data Processing, Advanced Analytics, Data Transformation, Scalability, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, MLOps (Machine Learning Operations), Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Gemini for Data Scientists and Analysts-Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Strategies, Customer Analysis, Big Data, Forecasting, Customer Insights, Predictive Analytics, Analytics, Target Audience, Data Analysis, Marketing Analytics, Artificial Intelligence, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Generative AI

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Generative AI, Customer Analysis, Customer Insights, Big Data, Marketing Strategies, Forecasting, Predictive Analytics, Data Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      MLOps with Vertex AI: Manage Features - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Store, Google Cloud Platform, Feature Engineering, Dataflow, Data Processing, Data Modeling, Data Management, Application Deployment, Continuous Deployment, Data Storage

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Modeling, Data Analysis, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Machine Learning, Technical Communication

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini for Data Scientists and Analysts - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Insights, Customer Analysis, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Sales Strategy, Generative AI, Google Cloud Platform, Predictive Analytics, Analytics, Customer Data Management, Time Series Analysis and Forecasting, Marketing Strategies, Data Modeling

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Exploratory Data Analysis, Data Analysis, Analytics, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Data Cleansing, Data Processing, Data Transformation, Generative AI, Prompt Engineering, SQL, Data Visualization Software

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Generative AI, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Big Data, Customer Relationship Management, Jupyter, Workflow Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini in Google Sheets - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Sheets, Google Workspace, Productivity Software, Generative AI, Project Management Software, Prompt Engineering, Data Management

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Data Manipulation and Transactions in SQL Server

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Transaction Processing, Database Management, Microsoft SQL Servers, Operational Databases, SQL, Data Manipulation, Relational Databases, Data Integrity, Generative AI, Performance Tuning

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Gemini in Google Meet - Português Brasileiro: Google Cloud
    • Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT: Google Cloud
    • Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어: Google Cloud
    • Gemini for Data Scientists and Analysts-Português Brasileiro: Google Cloud
    • Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版: Google Cloud
    • MLOps with Vertex AI: Manage Features - Français: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 简体中文: Google Cloud
    • Gemini for Data Scientists and Analysts - 한국어: Google Cloud
    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Deutsch: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - Français: Google Cloud

    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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