Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Big Data Masterclass steht die Vermittlung von umfassendem Wissen und Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaft. Die Inhalte umfassen eine Einführung in die Datenwissenschaft, gefolgt von Themen wie Datenqualität und Datenaufbereitung. Es werden Kenntnisse in der Softwareentwicklung für Datenwissenschaft sowie in der Anwendung von Big Data Technologien vermittelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Cloud Computing und der Datenverarbeitung, wobei praktische Projekte den Transfer von Modellen in die Produktion unterstützen. Die Weiterbildung bietet zudem vertiefte Einblicke in die Dateningenieurwissenschaften.


Inhalte der Weiterbildung

Die Weiterbildungsinhalte sind auf Englisch.
Introduction to Data Science
  • Introduction to Data Science
  • Data
  • Data Science in Business
  • Statistics
  • Machine Learning
Data Quality and Data Wrangling
  • Data quality and associated management techniques
  • Data acquisition from public sources
  • Working with relevant data formats
  • Techniques for shaping and tidying data for analysis
Data Science Software Engineering
  • Traditional project management
  • Agile project management
  • Testing
  • Software development paradigms
  • From model to production
Project: From Model to Production Environment
  • This course focuses on creating a setup which allows the integration of a predictive model into an enterprise-grade application or service.
Big Data Technologies
  • Data types and data sources
  • Text-based and binary data formats
  • Distributed systems
  • Streaming frameworks
  • NoSQL approach to data storage
Cloud Computing
  • Cloud computing fundamentals
  • Relevant enabling technologies for cloud computing
  • Introduction to serverless computing
  • Established cloud platforms
  • Cloud offerings for data science and analytics
Data Engineering
  • Core concepts of data engineering and data-intensive applications
  • Current storage technology and architectural patterns for data at scale
  • Container technology
  • Operational aspects of data pipelines
  • Data security and protection
Projekt: Data Engineering
  • Transfer of methodological knowledge to the implementation of real-world data engineering use cases from the above-mentioned problem domains.