Dank dieser Praktische ausbildung werden Sie mit den ausgefeiltesten Techniken des Machine Learning umgehen können, um Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Muster zu erkennen“

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, ist für Organisationen in allen Bereichen von grundlegender Bedeutung. In diesem Sinne erweist sich der Bereich Visual Analytics und Big Data als eine leistungsstarke Lösung für diese Herausforderungen, indem fortschrittliche Datenanalysetechniken mit interaktiven Visualisierungsmethoden kombiniert werden. Diese Technologien bieten Experten die Möglichkeit, komplexe Daten in klare und umsetzbare Informationen umzuwandeln und so die strategische Entscheidungsfindung erheblich zu verbessern. Angesichts dieses Szenarios müssen Fachleute die modernsten Techniken in Bereichen wie Machine Learning oder Deep Learning in ihre Praxis einbeziehen, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und genauere Vorhersagen zu treffen.

In diesem Rahmen bietet TECH eine innovative praktische Ausbildung an, die aus einem 120-stündigen Vor-Ort-Aufenthalt in einem Referenzunternehmen für Visual Analytics und Big Data besteht. Auf diese Weise werden die Studenten drei Wochen lang Teil eines Teams von Spezialisten auf höchstem Niveau sein, mit denen sie aktiv an den von ihnen durchgeführten Projekten arbeiten werden. Dadurch erwerben die Studenten Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, ihre tägliche Praxis zu optimieren und ihren beruflichen Horizont zu erweitern. 

Während des gesamten Praktikums werden die Studenten von einem Tutor betreut, der dafür sorgt, dass alle Anforderungen, für die diese praktische Ausbildung konzipiert wurde, erfüllt werden. Darüber hinaus wird dieser Experte den Studenten helfen, ihre Beherrschung der komplexesten Konzepte und Aufgaben zu festigen. Auf diese Weise verfügen die Absolventen nach Abschluss des Praktikums über alle erforderlichen Ressourcen, um sich den aktuellen und zukünftigen Herausforderungen im Bereich Visual Analytics und Big Data zu stellen.

Die von diesen Spezialisten erarbeiteten Lehrmaterialien dieses Programms haben Inhalte, die vollständig auf Ihre beruflichen Erfahrungen anwendbar sind"

Die Praktische ausbildung dieses Programms in Visual Analytics und Big Data besteht aus einem dreiwöchigen Aufenthalt in einer anerkannten Einrichtung, von Montag bis Freitag mit 8 fortlaufenden Stunden praktischen Unterrichts an der Seite eines Fachassistenten. Während dieses Aufenthalts arbeiten die Studenten in einem realen Arbeitsszenario mit Hilfe eines erfahrenen Teams von Fachleuten in diesem Bereich.

In diesem vollständig praktischen Ausbildungsangebot zielen die Aktivitäten auf die Entwicklung und Verbesserung der für die Erbringung von Dienstleistungen im Bereich der Datenerfassung und Kundenwerbung erforderlichen Fähigkeiten ab und sind auf eine spezifische Ausbildung für die Ausübung der Tätigkeit ausgerichtet. 

Dies ist zweifellos eine hervorragende Gelegenheit für Hochschulabsolventen, die Verarbeitung von Big Data zu verstehen und in das Unternehmensumfeld zu integrieren, und zwar in einem Szenario, in dem es Spezialisten gibt, die sie anleiten und ihre Entwicklung auf die neuen digitalen Trends ausrichten werden.

Der praktische Unterricht wird unter aktiver Beteiligung des Studenten durchgeführt, der die Aktivitäten und Verfahren der einzelnen Kompetenzbereiche ausführt (lernen, zu lernen und zu tun), mit der Begleitung und Anleitung von Dozenten und anderen Ausbildungskollegen, die die Teamarbeit und die multidisziplinäre Integration als transversale Kompetenzen für die Programmierpraxis erleichtern (lernen, zu sein und zu lernen, mit anderen in Beziehung zu treten).

Die im Folgenden beschriebenen Verfahren bilden die Grundlage für den praktischen Teil der Ausbildung. Ihre Durchführung hängt von der Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Zentrums ab:

Sozialer und technologischer Kontext von Visual Analytics 

• Kennen der neuen Technologien 5G, IoT, Cloud und Edge Computing
• Anwenden von Techniken des Critical Thinking in Visual Analytics
• Verwalten der verschiedenen Arten der Informationsverarbeitung
• Kennen von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Umsetzen der verschiedenen Anwendungen der Bayes'schen Inferenz in die Praxis
• Verwalten von Informationen durch Anwendung der Stichprobentheorie
• Üben des Umgangs mit dem Wertebereich durch Anwendung von Konfidenzintervallen

Datenanalyse und KI

• Verwalten von Informationen durch den Einsatz von Bewertungstechniken und Methodenauswahl
• Integrieren von Informationen durch Webanalyse
• Bewerten der Nutzung von sozialen Netzwerken
• Anwenden linearer Optimierungstechniken: grafische Methode und einfache Methode
• Identifizieren komplexer Datenmuster durch Machine Learning
• Durchführen von Statistiken mit der Monte-Carlo-Methode
• Verstehen, Klassifizieren und Analysieren von Texten durch Text Mining
• Verwalten von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)

Tools für Datenanalyse und Systeme für Datenbankmanagement und Parallelisierung

• Arbeiten an statistischen Analysen mit Hilfe von R in Data Science
• Praktizieren der Datenanalyse mit Python
• Vertiefen der Verarbeitung, Reinigung und Vorbereitung von Daten in verschiedenen Formaten
• Erstellen eines Entscheidungsbaums
• Kennen der Klassifizierung und der Assoziationsregeln
• Kennen der Tools für die Aufnahme großer Datenmengen
• Vertiefen der Verwaltung des Datenverarbeitungssystems Hadoop und Spark
• Arbeiten an der Verwaltung der Apache-Kafka-Plattform
• Verwalten der Cloudera Impala-Suchmaschine

Strategisches Management von Visual-Analytics- und Big-Data-Projekten und Einsatz von Data-Driven Softskills

• Verwalten von Daten zur Optimierung der strategischen Kommunikationsleistung
• Üben von fortgeschrittenen Managementfähigkeiten in Data-Driven
• Verwalten der Kimball-Methodik
• Überwachen und Bewerten der Qualität mit der SQUID-Methodik
• Üben von Datenschutzfragen bei Big Data
• Anwenden der besten Cybersicherheitstechniken in Big Data

Sie werden die anspruchsvollsten Programmiersprachen für die Datenanalyse und -visualisierung beherrschen“