Big-data-technologien – Wissen Für Entscheider

Published Dec 23, 20
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Wie Data Science in der beruflichen Praxis aussieht, hängt sehr davon ab, ob es dabei um die Anwendung im Unternehmen oder in der Wissenschaft geht. Foto: Fraunhofer IAISDie Frage nach den SkillsSkills eines Data Scientists wurde bereits häufig gestellt und auch mindestens so häufig beantwortet. Mittlerweile sind sich führende Datenexperten und CIOs einig darüber, welche Aufgaben ein Data Scientist übernehmen soll und welche Fähigkeiten dafür notwendig sind.

Wer sich Data Science von einer einzelnen Person erläutern lässt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit von einer ganz bestimmten Richtung dieser Fachdisziplin erfahren. Beispielsweise könnte Ihnen ein Data Scientist ein Seminar für Data Science für Business AnalyticsAnalytics mit Python geben, also nicht beispielsweise für medizinische Analysen und auch nicht mit R oder Julia.

Big Data Analytics - Methoden und Anwendungen - Universität Ulmuni-ulm.deBig-)Data Analytics für Kreditinstitute - Audit Research Centeraudit-research-center.com


Jedoch können wir die Fähigkeiten aller Data Scientists abstrahieren!Ein Data Scientist muss bei jedem Data Science Vorhaben Probleme auf unterschiedlichen Ebenen bewältigen, beispielsweise klappt der Datenzugriff nicht wie geplant oder die Daten haben eine andere Struktur als erwartet. Ein Data Scientist kann Stunden damit verbringen, seinen eigenen Quellcode zu debuggen oder sich in neue Data-Science-Pakete für seine ausgewählte Programmiersprache einzuarbeiten - eduvision.

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3. This is a great introduction to big data for beginner and doesn’t delve too much into programming., no prior programming experience is needed. As it involves several open-source software tools, including Apache Hadoop, it has requirements on hardware and software. Creator: Duke UniversityCommitment: 27 weeks, 5-7 hours/weekWith the 5 courses in this specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling.

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5, the course is all about R programming, which is a free software environment for statistical computing and graphics. eduvision training . Creator: MicrosoftCommitment: 56-58 weeks, 2-4 hours/weekMade up of 3 units (9 courses total) and a Final Project, this specialization covers the basic introduction of data science, essential programming languages and advanced programming languages in applied data science.

The programming languages involved are R and Python. If above-mentioned software utilities are your daily utilities, then you should not miss it. Creator: University of California, BerkeleyCommitment: 16 weeks, 5-7 hours per week. The program is designed and taught by industry expert Stephan Sorger, who has held leadership roles in marketing and product development at companies such as Oracle, 3Com, and NASA.This program is divided into 4 courses, including Marketing Measurement Strategy, Price and Promotion Analytics, Competitive Analysis and Market Segmentation, and the last one, Products, Distribution and Sales.

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Known as Big Data University before, Cognitive Class is a MOOC provided by IBM. eduvision training .Instructor: Prof. Erik DemaineCommitment: 22 sessions, 90mins/sessionThis course serves as a broad overview of the many different types of data structures, including geometric data structures, like a map, and temporal data structures, as in storage that happens over a time series.

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