- Verstehen der Beziehung zwischen Big Data und Data Analytics
- Hauptmerkmale von Big Data: Volumen, Vielfalt, Wahrheit, Geschwindigkeit, Wert
- Bedeutung von Data Analytics für datenbasierte Geschäftsstrategien
Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen
- Datenarchitektur: Data Lakes vs. Warehouses im Kontext der Datenanalyse
- Verwendung von NoSQL-Datenbanken und HDFS zur Datenverarbeitung
- Verknüpfung von Speicherlösungen mit Analyseprozessen
Technologien und Werkzeuge der Datenanalyse
- Anwendung von Python, R und SQL in der Datenanalyse
- Statistische Verfahren zur Analyse großer Datenbestände
- Vergleich von deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analytik
Verteilte Systeme und Big-Data-Prozesse
- Integration von Apache Hadoop und Spark in Data Analytics
- Skalierbare Analyse mit MapReduce und Kafka in Echtzeit
- Erstellung stabiler Pipelines für Big Data
Visualisierung und Reporting von Big Data
- Darstellung von Analyseergebnissen mit Tableau, Power BI und Python
- Visualisierungstrends in Big-Data-Kontexten
- Storytelling als Schlüsselkomponente der Datenanalyse
Big Data: Sicherheit, Ethik und Compliance
- Data Governance und gesetzliche Anforderungen in der Datenanalyse
- Sicherheitsstrategien für vertrauliche Analysedaten
- Ethische Erwägungen beim Einsatz von KI in Big-Data-Szenarien