Teilnehmende erwerben praxisnahes Wissen für datengetriebene Analysen und lernen den Einsatz von SQL, Statistik, Power BI sowie modernen Technologien zur systematischen Verarbeitung großer Datenmengen und zur Unterstützung fundierter Entscheidungen im Bereich Big Data Analytics.
SQL und relationale Datenbanken für Big Data Analytics- Strukturierte Abfragen und effiziente Verarbeitung großer Datenbestände in Big Data Analytics
- Optimierte Joins, Aggregationen und Indexierungen für präzise Analysen
- Praxisorientierte SQL-Übungen im Big Data Analytics Kontext
Statistische Methoden und explorative Analysen
- Anwendung grundlegender Statistik in Big Data Analytics Szenarien
- Erkennen von Mustern, Trends und Abweichungen in umfangreichen Datensätzen
- Hypothesenbildung und Validierung durch explorative Verfahren im Big Data Analytics Prozess
Power BI und Visualisierung in Big Data Analytics
- Erstellung interaktiver Dashboards für Big Data Analytics Projekte
- Nutzung von DAX-Funktionen zur Berechnung dynamischer Kennzahlen
- Visuelle Aufbereitung komplexer Ergebnisse für datengetriebene Geschäftsentscheidungen
Datenmodellierung und Prozessoptimierung
- Skalierbare Strukturen für Big Data Analytics Anwendungen entwickeln
- Optimierung von Datenflüssen und Modellierungsansätzen für große Datenmengen
- Verbesserung von Performance und Wartbarkeit im Big Data Analytics Umfeld
Webtechnologien für interaktive Analysen
- Entwicklung browserbasierter Dashboards im Big Data Analytics Kontext
- Integration von HTML, CSS und APIs für plattformübergreifende Anwendungen
- Benutzerfreundliche Darstellung von Big Data Analytics Ergebnissen
Maschinelles Lernen in Big Data Analytics
- Automatisierte Mustererkennung durch überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Prognosemodelle zur Optimierung datengetriebener Prozesse in Big Data Analytics
- Anwendung von Algorithmen zur Automatisierung und Verbesserung von Big Data Analytics Projekten