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    Microsoft

    Data Storage and Management for Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Databases, Extract, Transform, Load, Data Lakes, NoSQL, SQL Server Integration Services (SSIS), Data Processing, Data Architecture, Azure Synapse Analytics, Data Warehousing, Data Management, Microsoft Azure, Data Transformation, Database Management Systems, Data Infrastructure, Data Integration, Data Governance, Data Storage Technologies, Data Storage, Real Time Data

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Microsoft

    Microsoft Big Data Management and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, Azure Synapse Analytics, Data Pipelines, Databases, Microsoft Azure, Apache Spark, Extract, Transform, Load, Power BI, Data Lakes, Databricks, NoSQL, SQL Server Integration Services (SSIS), Data Processing, Data Visualization Software, Data Architecture, Data Warehousing, Big Data, Distributed Computing, Data Management, Public Cloud

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    U

    University of California San Diego

    Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Modellevaluation, Datenmodellierung, Apache Hadoop, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Daten-Pipelines, Graphentheorie, Datenmanagement, Daten-Integration, Datenbank-Design, Regressionsanalyse, MongoDB, Big Data, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten Präsentation, Klassifizierungsalgorithmen, Apache Spark, Data-Mining

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    Microsoft

    Fundamentals of Big Data with Microsoft Azure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Azure Synapse Analytics, Microsoft Azure, Databricks, Big Data, Distributed Computing, Public Cloud, Cloud Computing, Data Lakes, Cloud Computing Architecture, Data Processing, Scalability, Data Storage Technologies, Analytics, Real Time Data

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    U

    University of Pennsylvania

    Unternehmensanalytik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kundeneinblicke, Finanzielle Analyse, Finanzbuchhaltung, Peer Review, Operations Research, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Analytics, Marketing-Analytik, Unternehmensanalytik, Finanzielle Daten, Strategie der Humanressourcen, Humankapital, Deskriptive Analytik, Kundenanalyse, People Analytics, Prädiktive Analytik, Operative Effizienz, Personalwesen, Bilanzanalyse, Operative Analyse

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    I

    Illinois Tech

    Data Analytics and Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Database Design, Relational Databases, Database Systems, Database Management, NoSQL, Databases, Database Development, SQL, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Database Management Systems, MySQL, Statistical Analysis, Data Visualization, Database Theory, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Transaction Processing, Data Preprocessing

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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    J

    Johns Hopkins University

    Big Data Processing Using Hadoop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Big Data, Apache Hive, Apache Spark, NoSQL, Data Infrastructure, File Systems, Data Processing, Data Management, Analytics, Data Science, Databases, SQL, Query Languages, Data Manipulation, Java, Data Structures, Distributed Computing, Scripting Languages, Performance Tuning

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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    E

    EDUCBA

    Spark and Python for Big Data with PySpark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, Apache Spark, Model Evaluation, MySQL, Data Pipelines, Scala Programming, Extract, Transform, Load, Logistic Regression, Customer Analysis, Apache Hadoop, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Processing, Data Persistence, Advanced Analytics, Big Data, Apache Maven, Unsupervised Learning, Apache, Python Programming

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    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    I

    IBM

    NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Modellevaluation, Apache Hadoop, Datenbanken, Apache Cassandra, Generative KI, Überwachtes Lernen, MongoDB, PySpark, Big Data, Algorithmen für maschinelles Lernen, Apache Spark, Apache Hive, NoSQL, Kubernetes, Angewandtes maschinelles Lernen, Auszug, IBM Cloud, Verteiltes Rechnen

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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    I

    IBM

    Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Apache Hadoop, Fehlersuche, Kubernetes, Big Data, Datenumwandlung, PySpark, Apache Spark, Leistungsoptimierung, Entwicklungsumgebung, Docker (Software), Verteiltes Rechnen, IBM Cloud, Apache Hive, Datenverarbeitung

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    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Cloud Deployment, Apache Hadoop, Metadata Management, Data Storage, Apache Hive, Application Programming Interface (API), Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services

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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    E

    EDUCBA

    Hadoop Big Data Analytics & Projects Mastery

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Apache Hive, Big Data, Database Design, Extensible Markup Language (XML), Databases, JSON, Data Processing, Data Warehousing, Distributed Computing, Data Analysis, Scalability, Case Studies, Analytics, Data Pipelines, Query Languages, Social Media, Data Cleansing, Data Integration, Social Media Content

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big+data Kurse

  • Data Storage and Management for Big Data: Microsoft
  • Microsoft Big Data Management and Analytics: Microsoft
  • Big Data: University of California San Diego
  • Fundamentals of Big Data with Microsoft Azure: Microsoft
  • Unternehmensanalytik: University of Pennsylvania
  • Data Analytics and Big Data: Illinois Tech
  • Big Data Processing Using Hadoop: Johns Hopkins University
  • Spark and Python for Big Data with PySpark: EDUCBA
  • NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen: IBM
  • Einführung in Big Data mit Spark und Hadoop: IBM

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