Willkommen zu Grundlagen von Big Data, dem vierten Kurs der Spezialisierung Key Technologies of Data Analytics. Mit der Anmeldung zu diesem Kurs machen Sie den nächsten Schritt in Ihrer Karriere im Bereich der Datenanalyse. Dieser Kurs ist der vierte einer Reihe, die Sie auf eine Tätigkeit in der Datenanalyse vorbereiten soll. In diesem Kurs werden Sie in viele der Kernkonzepte von Big Data eingeführt. Sie lernen die wichtigsten Systeme kennen, die bei Big Data zum Einsatz kommen. Wir werden die Phasen eines üblichen Big Data-Lebenszyklus durchlaufen. Dieser Kurs deckt eine Vielzahl von Themen ab, die für das Verständnis von Big Data von entscheidender Bedeutung sind, und soll Ihnen eine Einführung und einen Überblick geben, damit Sie beginnen, die entsprechenden Kenntnisse und Fähigkeiten aufzubauen.
Grundlagen von Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Schlüsseltechnologien in der Datenanalyse
Dozent: Erik Herman
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13 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Im ersten Modul des Kurses lernen wir die Kernkonzepte von Big Data kennen, darunter die Arbeit mit großen Datensätzen, Big Data-Strategien und Big Data-Technologien. Am Ende dieses Moduls werden Sie wissen, wie Sie diese Aspekte von Big Data und deren Anwendungsfälle identifizieren können. Fangen wir also an!
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Lektüren4 Aufgaben6 Diskussionsthemen
Im zweiten Modul dieses Kurses lernen wir die wichtigsten Merkmale eines Big Data-Systems kennen, darunter Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren4 Aufgaben6 Diskussionsthemen
Im dritten Modul dieses Kurses lernen wir die Phasen eines Big-Data-Projekts kennen, einschließlich Datenaufnahme, Datenpersistenz, Datenverarbeitung und -analyse sowie Datenvisualisierung.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren5 Aufgaben7 Diskussionsthemen
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Geprüft am 7. Juni 2021
It will Give me a very fresh experience of Big Data, prof. Erik Herman has excellent capabillies to involve studnets in E-Learning.
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Häufig gestellte Fragen
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