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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Business Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Requirements Elicitation, Risk Mitigation, Business Analysis, Business Process Modeling, Risk Analysis, Process Mapping, Process Optimization, Requirements Management, Risk Management, Business Requirements, Stakeholder Management, Work Breakdown Structure, Scope Management, Process Analysis, Stakeholder Engagement, Data Visualization Software, Excel Formulas, Microsoft Excel, Analysis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Prüftechnik, Netzwerkanalyse, Programm-Entwicklung, Netzwerk-Modell, Theoretische Informatik, Graphentheorie, Fehlersuche, Bioinformatik, Datenspeicherung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Testfall, Entwicklungstests, Software-Tests, Epidemiologie, Operations Research, Netzwerk-Routing

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Datenverarbeitung, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Web Scraping, Erhebung von Daten, Matplotlib

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4619 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenvisualisierung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse, Streudiagramme, Datenvisualisierungssoftware, Daten Präsentation, Dashboard, Pandas (Python-Paket), Plotly, Box Plots, Wärmekarten, Datenvisualisierung, Geografische Informationen und Technologie, Matplotlib, Histogramm, Seaborn

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Data Import/Export, Exploratory Data Analysis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6205 Bewertungen

      Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Datenvisualisierung mit Tableau

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Streudiagramme, Datenvisualisierungssoftware, Geospatial Mapping, Dashboard, Daten Präsentation, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Explorative Datenanalyse, Entwicklung von Vorschlägen, Leistungsmetrik, Baum-Karten, Storytelling, Tableau Software, Datenvisualisierung, Daten-Mapping, Wärmekarten, Histogramm, Grafische Darstellung, Statistische Visualisierung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8195 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Python für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Computer Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenmanipulation, Datenstrukturen, Daten importieren/exportieren, Skriptsprachen, Netzwerkprotokolle, Python-Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenbank-Design, Restful API, Grundsätze der Programmierung, Web Scraping, Erhebung von Daten, Webdienste, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, Datenmodellierung, JSON

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google Cloud

      BigQuery for Data Analysts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Looker (Software), Big Data, SQL, Data Pipelines, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Data Cleansing, Data Analysis, Data Visualization Software, Google Sheets, Google Cloud Platform, Data Import/Export, Data Integrity

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      M

      Meta

      Meta Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Information Privacy, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistical Inference, Spreadsheet Software, Correlation Analysis, Google Sheets, Exploratory Data Analysis, Data Modeling

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1418 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Knitr, Datenmanipulation, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Plot (Grafiken), Regressionsanalyse, Datenwrangling, Plotly, R-Programmierung, Rmarkdown, Merkblatt (Software), Versionskontrolle, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Shiny (R-Paket), Daten bereinigen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      National Taiwan University

      大數據分析:商業應用與策略管理 (Big Data Analytics: Business Applications and Strategic Decisions)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Social Media, Business Analytics, Market Analysis, Customer Insights, Financial Data, Banking, Business Intelligence, Big Data, Marketing Strategies, Analytics, Data-Driven Decision-Making, Financial Services, Consumer Behaviour

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1…567…604

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • IBM Business Analyst: IBM
    • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Datenvisualisierung mit Python: IBM
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Datenvisualisierung mit Tableau: University of California, Davis
    • Python für jedermann: University of Michigan
    • BigQuery for Data Analysts: Google Cloud
    • Meta Data Analyst: Meta

    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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