Big Data: Visualisierung und Data Science Grundlagen

Kursüberblick

Die Weiterbildung vermittelt grundlegende Kompetenzen im Umgang mit großen Datenmengen sowie in der methodischen Datenanalyse und Visualisierung. Im Fokus stehen die Verarbeitung umfangreicher Datenbestände, statistische Grundverfahren der Data Science und die verständliche Darstellung komplexer Zusammenhänge. Ziel ist es, Big-Data-Strukturen analytisch nutzbar zu machen und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Modul 1: Grundlagen von Big Data Modul 2: Data-Science-Methoden im Überblick Modul 3: Datenaufbereitung und explorative Analyse Modul 4: Visualisierung großer Datenmengen Modul 1: Grundlagen von Big Data !Strukturen und Herausforderungen *Merkmale und Dimensionen großer Datenmengen *Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten *Skalierbare Datenverarbeitung *Datenqualität und Governance Modul 2: Data-Science-Methoden im Überblick !Analytische Grundverfahren *Deskriptive und inferenzstatistische Ansätze *Grundlagen von Regressions- und Klassifikationsmodellen *Clustering-Verfahren *Bewertung von Analyseergebnissen Modul 3: Datenaufbereitung und explorative Analyse !Systematische Untersuchung großer Datensätze *Datenbereinigung und Transformation *Erkennung von Mustern und Trends *Identifikation von Ausreißern *Dokumentation analytischer Schritte Modul 4: Visualisierung großer Datenmengen !Strukturierte Darstellung komplexer Zusammenhänge *Auswahl geeigneter Visualisierungsformen *Gestaltungsprinzipien für übersichtliche Dashboards *Interaktive Analysefunktionen *Vermeidung typischer Darstellungsfehler Absolventinnen und Absolventen können große Datenbestände strukturieren, grundlegende Data-Science-Methoden anwenden und Ergebnisse verständlich visualisieren. Sie sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge analytisch zu bewerten und datenbasierte Entscheidungsprozesse methodisch zu unterstützen.

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