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    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen von Branchenführern, die Ihre Qualifikation belegen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen, während Sie an Kursen für Ihren Masterabschluss teilnehmen.
    Erwerben Sie Ihren Bachelor- oder Master-Abschluss online zu einem Bruchteil der Kosten eines Präsenzstudium.
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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Indonesian

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Information Privacy, Google Cloud Platform, Cloud Security, Application Security, Personally Identifiable Information, Data Ethics, Data Security, Artificial Intelligence, Safety and Security, Data Encryption Standard, Prompt Engineering

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Unstructured Data, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Applied Machine Learning, Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Jupyter, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • 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

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      B

      Board Infinity

      Data Interpretation & Insights: Exam & Recruitment Prep

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Strategic Decision-Making, Decision Making, Data Analysis, Analytical Skills, Estimation, Logical Reasoning, Complex Problem Solving, Analysis, Data Synthesis, Business Analytics, Deductive Reasoning, Data Presentation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Monitoring, Security, and High Availability in Vault

      Kompetenzen, die Sie erwerben: System Monitoring, Kubernetes, Continuous Monitoring, Application Security, Hardening, Key Management, Disaster Recovery, Encryption, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera

      User DNA: Crafting Personas & Journey Maps in Miro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Experience Design, Persona (User Experience), User Experience, Design Research, User Research, User Centered Design, Usability, User Flows, Persona Development, Research, Qualitative Research, Design Software, Graphical Tools, Prioritization

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Google Cloud Customer Care Fundamentals - Bahasa Indonesia

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Product Support, Help Desk Support, Cloud Management, Technical Support, Service Level, Technical Communication, Cloud Services, Issue Tracking, Data Loss Prevention

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      W

      Whizlabs

      Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Microsoft Azure, Prompt Engineering, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Applied Machine Learning, Large Language Modeling, Continuous Monitoring, Generative AI, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Network Analysis, Data Storytelling, Predictive Modeling, Data Presentation, Marketing Analytics, Cash Flows, Product Marketing, Matplotlib, Financial Data, Financial Statement Analysis, Portfolio Management, Data Cleansing, Advertising, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Operations Research, Natural Language Processing, Mathematical Modeling, Systems Analysis

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Indexing, Performance Optimization & Functions in SQL Server

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Anfänger · Kurs

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera Instructor Network

      GenAI for Medical Coders: Simplifying Documentation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Regulatory Compliance, Medical Records, Medical Billing and Coding, Health Information Management and Medical Records, Technical Documentation, Automation, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…596597598…606

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Indonesian: Google Cloud
    • Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어: Google Cloud
    • Mapping the Mission: User Personas & Journey Design in Figma: Coursera
    • Data Interpretation & Insights: Exam & Recruitment Prep: Board Infinity
    • Monitoring, Security, and High Availability in Vault: Packt
    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • User DNA: Crafting Personas & Journey Maps in Miro: Coursera
    • Google Cloud Customer Care Fundamentals - Bahasa Indonesia: Google Cloud
    • Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications: Whizlabs
    • Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes

    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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