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248 Big Data Weiterbildungen auf Jobbörse.de

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Fundamental Big Data [BDF]

Global Knowledge Network Netherlands B.V. | VIRTUAL TRAINING CENTRE, Zoetermeer (Kinderen v Versteegplein 18), Nieuwegein (Iepenhoeve 5), Amsterdam ARISTO (Teleportboulevard 100)

OVERVIEW: Deze 1-daagse Fundamental Big Data (BDF) cursus is de eerste module in Arcitura Education's Big Data Science Certified Professional (BDSCP) curriculum. Deze basis training biedt een high-level overzicht van essentiële Big Data onderwerpen. Een basisbegrip van Big Data vanuit zakelijk en technologisch perspectief wordt geboden, samen met een overzicht van gemeenschappelijke voordelen, uitdagingen en adoptiekwesties. De cursusinhoud is verdeeld in een reeks modulaire secties, die elk vergezeld gaan van één of meer praktijkgerichte oefeningen. This 1-day Fundamental Big Data course is the first module in Arcitura Education's Big Data Science Certified Professional (BDSCP) curriculum. This foundational course provides a high-level overview of essential Big Data topic areas. ‒ +

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Big Data Scientist [BDS]

Global Knowledge Network Netherlands B.V. | Eindhoven (Evoluon Noord Brabantlaan 1), VIRTUAL TRAINING CENTRE, Zoetermeer (Kinderen v Versteegplein 18), Amsterdam ARISTO (Teleportboulevard 100), Nieuwegein (Iepenhoeve 5)

OVERVIEW: Deze 4-daagse Big Data Scientist cursus is een vervolg op de cursus Big Data Fundamentals (BDF) en bestaat uit 4 modules. Na elke module kan men het bijbehorende examen doen. Indien alle examens positief worden afgesloten is de deelnemer Certified Big Data Scientist. De cursus wordt in 4 blokken van 1 dag gepland, verdeeld over ongeveer 4 weken. De modules zijn onderdeel van het Big Data Science Certified Professional (BDSCP) curriculum van Arcitura Education. Het Big Data Science Certified Professional (BDSCP) programma van Arcitura is gericht op excellentie op het gebied van Big Data wetenschap, analyse, business intelligence, en technologie-architectuur, evenals ontwerp, ontwikkeling en governance. ‒ +

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Training Big Data

Eduvision Fort- & Weiterbildung | Düsseldorf

Während des Trainings: Im Training Big Data zeigen wir Ihnen, was Big Data ist und auf welche Art und Weise Sie Big Data für Ihr Unternehmen einsetzen. Sie lernen, welche Software für die Implementierung nötig ist, wie Sie mit Predictive Analytics Kundenverhalten vorhersagen und wie die verschiedenen Elemente von Big Data zusammengehören. Des Weiteren wird anhand von Praxisbeispielen aufgezeigt, wie ein Unternehmen Big Data innovativ nutzen kann. Im Anschluss gucken Sie natürlich, gemeinsam mit dem Fachdozenten, wie Sie Big Data in Ihrem Unternehmen nutzen. Nach der erfolgreichen Kursteilnahme: Nach der erfolgreichen Teilnahme am Training Big Data haben Sie einen Einblick in die komplexe Welt von Big Data und den dazu gehörenden Anwendungen, um das Kundenverhalten aufzuzeigen. ‒ +

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Kurs Big Data Technologie

Eduvision Fort- & Weiterbildung | Düsseldorf

Im Kurs behandeln wir spezielle Big Data Technologien, unter anderem die Plattform Hadoop. Big Data steht für die Gesamtsumme mehrerer Datensets, die jeweils mehrere Terrabytes groß sind und die von normalen Systemen nicht mehr verarbeitet werden können. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten zu sammeln und zu speichern, sodass Kundenverhalten basierend auf der Analyse dieser Daten, prognostiziert und strategische Entscheidungen getroffen werden können. Während des Kurses Big Data Technologie: Im Kurs Big Data Technologie lernen Sie, wie Sie spezielle Technologien und Tools bei der Erstellung eines Big Data Projekts verwenden können und wie Sie diese gemeinsam integrieren und verbinden. Im Kurs werden neben wichtigen Datenbanken, wie NoSQL, Cassandra und Mongo auch die technischen Anwendungsmöglichkeiten von Hadoop im Zusammenspiel mit Map Reduce und anderen Technologien behandelt. ‒ +

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Kurs Big Data Analytics

Eduvision Fort- & Weiterbildung | Düsseldorf

Nach der erfolgreichen Kursteilnahme sind Sie in der Lage, die verschiedenen Möglichkeiten der Big Data Analyse effizient auszuschöpfen. Big Data steht für sehr große Datenmengen und umfangreiche Kundeninformationen, die in Real Time verfügbar sind. Diese Datenmengen stammen aus CRM Systemen, von Interaktionen und Klickverhalten im Web, sowie aus Analyse Systemen, Social-Media Kanälen und von mobilen Endgeräten. Durch die Analyse dieser Daten sind Sie in der Lage, User-Präferenzen zu klassifizieren und diese basierend auf früheren Einkäufen einzuteilen. Mit diesen wertvollen Informationen können Sie das Verhalten Ihrer Kunden prognostizieren und so jedem spezifischen Kunden im richtigen Moment und an der richtigen Stelle das individuell beste Angebot präsentieren. ‒ +

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Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH | Hamburg, München, Frankfurt, Berlin

Kursinhalt: Modul 1: Einführung in die Google Cloud Platform; Modul 2: Grundlagen von Compute und Storage; Modul 3: Datenanalyse in der Cloud; Modul 4: Skalierung der Datenanalyse; Modul 5: Maschinelles Lernen; Modul 6: Architekturen der Datenverarbeitung; Modul 7: Zusammenfassung. Voraussetzungen: Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen: Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL; Erfahrung mit Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten; Entwicklung von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python; Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an folgende Zielgruppen: Datenanalysten, Data Scientists und Business-Analysten, die mit der Google Cloud Platform noch nicht vertraut sind; Personen, die Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen, Modelle für das maschinelle Lernen und statistische Modelle erstellen und verwalten, Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen; Führungskräfte und IT-Entscheidungsträger, die die Google Cloud Platform zur Verwendung durch Data Scientists evaluieren. ‒ +

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Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick

Cegos Integrata GmbH | online Training, München

Wahrnehmungen und Definitionen: Grenzen klassischer Datenbanken und Tools; Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Veracity); Real und Near-Real Time Analytics, Streaming, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI); Data Warehouse, Grenzen von ETL; Data Lake Konzepte, ELT, In Memory Analytics; Big Data Tag Cloud der Assoziationen. Technologien und Anforderungen: GRID Konzepte für Massiv Parallel Processing (MPP); Verteilte Dateisysteme, DAS, Infrastrukturmanagement: Scale Out vs. Scale Up; MAP/REDUCE, In Memory Data, Columnar Data Organization; CAP-Theorem, ACID, NoSQL und New SQL; Big Data und Cloud Computing; Machine Learning und Deep Learning. Produkte und Herstellerstrategien: Apache HADOOP Core, Apache HADOOP Common: HBASE, Hive, Zookeeper etc. Beyond HADOOP: Apache Spark; Streaming, Machine Learning, SQL und Graph, Apache Flink; Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, Microsoft HDInsight; Cloud-Based Services: AWS Lex, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure; Google Tensorflow; ORACLE, IBM, Microsoft. ‒ +

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Big Data - Einblick in Hadoop und andere Frameworks

ExperTeach GmbH | Frankfurt, Live Online Training

Das Thema Big Data ist lange schon den Kinderschuhen entwachsen. Erfahrungen und Informationen sind längst das Kapital vieler Unternehmen und die Analyse und Strukturierung riesiger Datenmengen daher unternehmenskritisch. Wer Trends und Zusammenhänge schneller erkennt als die Marktbegleiter hat einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Big-Data-Lösungen sprießen daher wie Pilze aus dem Boden. Dieser Kurs vermittelt, was sich hinter diesem Hype versteckt, welche Technologien zum Einsatz kommen und wie diese arbeiten. Kursinhalt: Was versteckt sich hinter Big Data? Anwendungsbeispiele für Big Data; Speicherung großer Datenmengen in verteilten Dateisystemen; Map Reduce-Verfahren und CAP-Theorem; NoSQL-Datenbanken; Software-Lösungen für Big Data: Hadoop, Spark und Flink; Data Analytics; IT-Architekturen für Big Data; Big Data und Data Analytics Praxis-Demo; Blick in die Zukunft. ‒ +

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Data Science and Big Data Analytics

ExperTeach GmbH | Dietzenbach

Dieser Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen, um an Projekten mitzuwirken, bei denen große Datenvolumen (Big Data) verarbeitet werden und bei denen besondere Anforderungen an Analysefunktionen gestellt werden. Neben einer Einführung zu Big Data sowie zum Data Analytics Lifecycle vermittelt er grundlegende und fortgeschrittene Analysemethoden sowie eine Einführung in die Technologien und Werkzeuge, die zur Analyse von Big Data eingesetzt werden, wie Map Reduce und Hadoop. Ausführliche Laborübungen sorgen für den Bezug zur Praxis. Der Kurs folgt einem Technologie-neutralen Ansatz und beinhaltet eine abschließende Übung im Labor, bei der die Teilnehmer die im Kurs erlernten Konzepte im Data Analytics Lifecycle-Umfeld anwenden. Er bereitet die Teilnehmer auf die Zertifizierung als Proven™ Professional Data Scientist Associate (EMCDSA) vor und vermittelt Grundlagen zu Data Science, welche durch weitere Schulungen und praktische Erfahrung vertieft werden können. ‒ +

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Datenschutz für Cloud, IoT, Big Data und KI - Die rechtliche Seite

ExperTeach GmbH | Frankfurt, Live Online Training

Aus gutem Grund beschäftigt Datenschutz immer mehr Unternehmen. Denn die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) ist übergangslos zum 25. Mai 2018 in Kraft getreten. Wer sich nicht sicher aufstellt, riskiert hohe Sanktionen und Bußgelder von bis zu vier Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Kursinhalt Die Teilnehmer dieses Seminars erfahren: Welche Daten schutzwürdig sind; Wie die gesetzlichen Regelungen jetzt sind und welche Pflichten die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) mit sich bringt; Wie Sie Ihren Status quo in punkto Datenschutz ermitteln; Welche neuen internen Prozesse daraus resultieren; Wie Sie Ihren Datenschutz professionell und praktikabel organisieren; Welche technischen Anforderungen Betriebe erfüllen müssen; Wie Sie Ihren Informations- und Meldepflichten nachkommen; Welche Qualifikationen für Datenschutzbeauftragte zwingend sind; Wie Datenschutz und IT-Sicherheit zusammenhängen; Worauf Sie in der Zusammenarbeit mit in- und ausländischen Geschäftspartnern achten müssen. ‒ +

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