Spezialisieren Sie sich unter der Leitung der besten Dozenten, mit dem innovativsten Bildungssystem und der Sicherheit und Solvenz der TECH Technologische Universität"

Im Laufe der Jahre ist Big Data untrennbar mit unserem Leben verbunden worden. Die Mehrheit der Bevölkerung verwendet elektronische Geräte oder Technologien, die ständig Daten sammeln. Diese Informationen sind für Unternehmen von großem Wert, da sie diese Berichte nutzen können, um z.B. den Prozess der Entwicklung neuer Produkte zu verbessern oder potenzielle Geschäftsmängel zu beheben. 

Heutzutage hat sich die Erfassung und Speicherung der Billionen von Daten, die jeden Tag produziert werden, erheblich verbessert. Es gibt jedoch erhebliche Defizite bei der menschlichen Fähigkeit, diese Informationen zu analysieren, und daher besteht ein Bedarf an automatischen Tools oder Methoden, die diese Aufgabe erleichtern. 

Der Einsatz von Visual Analytics-Techniken ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, indem menschliches Wissen mit der enormen Datenverarbeitungs- und Speicherkapazität von Computern kombiniert wird, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden. 

Als Reaktion auf den wachsenden Bedarf an Fachleuten, die sich auf Visual Analytics und Big Data spezialisiert haben, wurde dieses renommierte Programm ins Leben gerufen, um den Teilnehmern eine strategische Vision für die Anwendung neuer Datenanalysetechnologien in der Geschäftswelt zu vermitteln, damit sie auf der Grundlage der analysierten Informationen innovative Dienstleistungen entwickeln können. 

Während dieser Monate der Fortbildung erhalten die Studenten einen vollständigen Überblick über die neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse, die sie durch den intensivsten Bildungspfad führen, um sie auf das derzeitige Spitzenprofil vorzubereiten, mit Vertiefung in boomende Studienbereiche wie:

• Techniken zur Datenanalyse 
• Erfassen und Speichern von Informationen 
• Techniken der künstlichen Intelligenz 
• Technik für massiv parallele Datenverarbeitung 
• Visualisierungstechniken und -tools 

Eine einzigartige Gelegenheit, sich auf einen wachsenden Sektor zu spezialisieren und sich als erfolgreicher Experte zu profilieren. 

Sie werden mit innovativen Lehrmaterialien und Ressourcen ausgestattet, die den Lernprozess und das Behalten der gelernten Inhalte über einen längeren Zeitraum hinweg erleichtern"

Dieser Privater Masterstudiengang in Visual Analytics und Big Data enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Ihr besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Setzen Sie die neuesten Techniken der Visual Analytics bei der Datenarbeit ein, indem Sie sich die enorme Kapazität zunutze machen, die sich aus der Kombination von menschlichem Wissen und der Speicherkapazität von Computern ergibt“

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dabei wird die Fachkraft von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von anerkannten und erfahrenen Experten entwickelt wurde. 

Es handelt sich um eine sehr umfassende Spezialisierung, deren Ziel es ist, unsere Studenten auf das höchste Kompetenzniveau zu bringen"

Ein komplettes Update, das Ihnen die Arbeitsfähigkeiten eines Spezialisten für Datenanalyse vermittelt"

Die Ziele des Privater Masterstudiengang wurden aufgrund realistischer und notwendiger Ziele für Fachkräfte in diesem Sektor festgelegt. Nach und nach wird der Student in der Lage sein, sein Lernen und seine Fortschritte bei der Beherrschung der Inhalte zu überprüfen, so dass er am Ende des Kurses einen vollständigen Prozess der beruflichen Entwicklung abgeschlossen hat.

Realistische, erreichbare und hochwirksame Ziele für Ihre berufliche Weiterbildung“

Allgemeine Ziele

• Vermittlung eines Einblicks in den neuen sozialen und technologischen Kontext, in dem Visual Analytics Tools eingesetzt werden In diesem Kontext extrem hoher Komplexität und Ungewissheit ist die Entscheidungsfindung zunehmend auf Datenanalyse und Visualisierung angewiesen 
• Erlangung und Verbesserung des faktenbasierten kritischen Denkens für die strategische Entscheidungsfindung 
• Verständnis des Wertes des sich verändernden Umfelds und Förderung der Verbindung des Lernenden zum Unternehmertum und zu der neuen knowmads-Arbeitsweise 
• Analyse der erzeugten Daten und Ziehen von Schlussfolgerungen mit Hilfe von statistischen Werkzeugen, um die jeweils am besten geeigneten Entscheidungen zu treffen 
• Erlernen der einführenden Konzepte der Statistik; statistisches Denken; Darstellung von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, unter anderem 
• Vertiefung der Wahrscheinlichkeitsprinzipien, die die Grundlage für die Inferenzstatistik bilden, die es ermöglicht, Vermutungen (Hypothesentests) darüber anzustellen, wie eine bestimmte Population beschaffen ist 
• Verständnis der Informationsquellen und des Wertes, den sie für die Schaffung neuer innovativer Geschäftsmodelle haben 
• Kenntnis und Anwendung statistischer Tools zur Lösung von Problemen im Bereich Big Data 
• Kenntnis darüber, wie die Kombination aller Daten, die durch das Internet fließen, kombiniert werden kann, um neue Strategien zu definieren, die für verschiedene Industrie-, Geschäfts- und Finanzsektoren usw. in unterschiedlichen Bereichen wie Energie, Gesundheit, Wirtschaft oder Kommunikation anwendbar sind 
• Lernen der verschiedenen Techniken zur Analyse und Nutzung von Daten, Visualisierungs- und Interaktionstechniken, die alle eng mit der Rolle des Data Scientist und ihrem Beitrag zur Antizipation und Vision für die Durchführung von Innovationsprozessen verbunden sind, die ein effizientes Management von Veränderungen in Organisationen ermöglichen 
• Aneignung von Konzepten, Techniken, Methoden und Sprachkenntnissen, die Ihnen bei der Anwendung von Big Data Mining helfen werden 
• Vertiefung in Algorithmen und Techniken der Künstlichen Intelligenz wie Entscheidungsbäume, Klassifizierungs- und Assoziationsregeln, neuronale Netzwerke oder Deep Learning 
• Anwendung von Data Mining-Tools zur Lösung von Lernproblemen, Interpretation der erzielten Ergebnisse sowie die Fähigkeit, ein intelligentes System zu entwickeln, das in der Lage ist, neues Wissen abzuleiten 
• Kenntnis der Datenbanken, von traditionellen bis hin zu unstrukturierten, in denen Daten gespeichert werden, die andere Arten der Verarbeitung erfordern, wie z.B. Audio- oder Videostreams 
• Lernen der Bedeutung von Cloud Computing für die Verarbeitung großer Datenmengen und wie all diese Big Data in Programme eingespeist werden können, die es uns ermöglichen, Muster in scheinbar unverbundenen Daten zu erkennen und abzuleiten 
• Vertiefung in das framework Hadoop und sein Dateisystem HDFS (Hadoop Distributed File System), das Systeme und Techniken für die Speicherung und verteilte Verarbeitung großer Datenmengen bietet 
• Kenntnisse in der Anwendung der Instrumente für die Parallelverarbeitung: MapReduce, das 2004 von Google entwickelt wurde, oder Spark, das heute unter der Schirmherrschaft der Apache Software Foundation steht 
• Verständnis der Funktionsweise von Hochleistungsplattformen mit geringer Latenz für die Echtzeitbearbeitung von Datenquellen, die auf Serviceanforderungen im Millisekundenbereich reagieren müssen 
• Den Studenten eine 360°-Management-Vision zu bieten, die ihnen ein Gleichgewicht zwischen technischer und betriebswirtschaftlicher Vorbereitung ermöglicht 
• Verbesserung der Management- und Führungsfähigkeiten, um Teams und Projekte erfolgreich zu managen 
• Den Studenten durch den Umgang mit Emotionen, Konflikten und Krisen zu einer belastbaren Führungspersönlichkeit zu machen, also grundlegende Fähigkeiten im aktuellen Kontext, aber auch andere Fähigkeiten, die auf Entscheidungsfindung, Verhandlung und Veränderungsmanagement ausgerichtet sind, zu fördern 
• Erlangen der Fähigkeiten für strategisches Projektmanagement durch den Beitrag von Best Practices, die im Rahmen des PMI erfasst sind, Methoden wie Kimball oder eine weltweit einzigartige Methode: SQuID, entwickelt von einem spanischen Unternehmen, das Experte für Big Data ist 
• Kenntnis der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Privatsphäre der Benutzer und ihrem Recht auf Schutz ihrer Daten, Aspekte, die von jedem System, das Daten Dritter effektiv nutzt, beachtet werden müssen 
• Verständnis der Notwendigkeit von Sicherheit bei Datenspeicherung, -verwaltung und -zugriff und Kenntnis der Säulen der Informationssicherheit: Integrität, Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Rückverfolgbarkeit 
• Vertiefung der Datenethik und der Nutzungsmöglichkeiten in der heutigen Gesellschaft
• Erwerb von Grundkenntnissen, um einen Einblick in die Bedeutung des Marketings für die Strategie eines jeden Unternehmens zu erhalten und um zu verstehen, wie das effektive Management von Datenanalysetechniken zur Definition von erfolgreicheren Strategien zur Erreichung des Marktes beiträgt 
• Erlernen einer genauen Definition des Verbrauchers durch das Erlernen spezifischer Fähigkeiten und das Finden und Analysieren der erforderlichen Informationen 
• Informationen auf der Grundlage von Suchanfragen von Internetnutzern einholen, um eine Strategie zu definieren, die auf den Realitäten, d.h. den vorhandenen Daten, basiert 
• Kenntnis der Differenzierung des Angebots und damit die Fähigkeit, in der gleichen Weise wie der Verbraucher zu denken und die von ihm gewünschten Eigenschaften zu erkennen 
• Erweiterung Ihrer Kenntnisse bei der Nutzung offener Quellen, um sie mit anderen im Unternehmen vorhandenen Daten zu kombinieren 
• Lernen der Anwendung von Big Data auf das Marketing mit MasterLead, einem Tool zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Lead zu einem Kunden wird 
• Erlernen der grafischen Darstellung von Daten mit Hilfe von Statistiken, Karten, Diagrammen oder Schemata mit dem Ziel, die Daten für ein bestimmtes Publikum sichtbar zu machen, aber vor allem, die relevanten Informationen, die in dem ausgewählten Datensatz verborgen sind, hervorzuheben 
• In der Lage sein, storytelling mit Daten zu betreiben, um zu verstehen, wie man Daten und ihre visuellen Darstellungen darstellen kann
• Verständnis des visuellen Analyseprozesses von Keim, der zeigt, wie man Visual Analytics-Techniken in der Geschäftswelt anwendet 
• Verständnis der verschiedenen Arten von Berichten: strategisch, operativ und Management, sowie der Arten von Diagrammen und ihrer Funktion 
• Erlernen der Verwendung des IBM Tools Many Eyes, mit dem Sie verschiedene Arten von Datenvisualisierungen wie Infografiken, Karten, Wortzählungen, Balkendiagramme usw. erstellen können 
• Erwerbung von Fähigkeiten in drei beliebten Bibliotheken wie Google Charts, JQuery-Plug-ins für Visualisierungen und Data-Driven Organizations, auch bekannt als D3, eine der leistungsfähigsten Bibliotheken, die derzeit auf dem Markt sind 
• Vertiefung der Kenntnisse über andere Tools, die in verschiedenen Sektoren weit verbreitet sind, wie z.B. Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics oder Power BI von Microsoft, wo Sie in der Lage sein werden, den Verlauf eines Datensatzes anhand von Visualisierungen zu erklären  

Spezifische Ziele

Modul 1. Visual Analytics im sozialen und technologischen Kontext

• Verständnis der neuen globalen sozialen, wirtschaftlichen und geschäftlichen Dynamik 
• Verständnis für den Wert eines neuen Umfelds als Chance für Unternehmertum 
• Entwicklung von analytischen Fähigkeiten in einem sich wandelnden Umfeld 
• Identifizierung und Ausrichtung auf neue Szenarien und deren Möglichkeiten 
• Entwicklung von analytischem und kritischem Denken für die strategische Entscheidungsfindung 
• Kenntnis der neuen Profile im aktuellen Kontext, um darauf abgestimmte Strategien zu definieren 
• Schaffung eines differenzierten Wertes in unserer Entscheidungsfähigkeit 
• Kenntnis des neuen Geschäftsumfelds, um Transformationsprozesse in der Organisation in Angriff nehmen zu können 

Modul 2. Analyse und Interpretation der Daten

• Kenntnis der verschiedenen Theorien zur Datenanalyse und -interpretation 
• Identifizierung der am häufigsten verwendeten Deskriptoren für einen Datensatz 
• Verständnis und Bewertung der Anwendbarkeit verschiedener Deskriptoren auf einen bestehenden Datensatz 
• Verständnis von Hypothesentests und ihrer Anwendbarkeit in der Welt der Datenanalyse
• Erlernen der Interpretation der verschiedenen vorhandenen Regressionstechniken 

Modul 3. Techniken zur Datenanalyse und KI

• Kenntnis der verschiedenen Techniken zur Datenanalyse 
• Entwurf einer gemeinsamen Strategie von statistischen und künstlichen Intelligenztechniken für die Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven Systemen, die auf die Realität eines Datensatzes angewendet werden 
• Verständnis für die Funktionsweise und die Merkmale gängiger Techniken zur Massenverarbeitung von Daten
• Identifizierung von Techniken zur statistischen Analyse, künstlichen Intelligenz und Massenverarbeitung von Daten

Modul 4. Instrumente zur Datenanalyse

• Kenntnis der von data scientists am häufigsten verwendeten Umgebungen 
• Kenntnis der Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen
• Lernen der Notwendigkeit, die Richtigkeit der Daten vor der Datenverarbeitung sicherzustellen 
• Identifizierung neuer Technologien als pädagogische Hilfsmittel für die Vermittlung verschiedener Geschäftsrealitäten
• Kenntnis der neuesten Trends bei der Schaffung intelligenter Einheiten auf der Grundlage von Deep Learning und neuronalen Netzen 

Modul 5. Systeme zur Datenbankverwaltung und Datenparallelisierung

• Kenntnis der Techniken der künstlichen Intelligenz, die für eine massiv parallelisierte Datenverarbeitung auf einem gegebenen Datensatz und entsprechend den vorher festgelegten Anforderungen anwendbar sind
• Wissen, wie man große Datenmengen auf verteilte Weise verwaltet
• Verständnis für die Funktionsweise und die Merkmale gängiger Techniken zur Massenverarbeitung von Daten
• Identifizierung von kommerziellen und Open-Source-Tools für statistische Analysen, künstliche Intelligenz und Massenverarbeitung von Daten

Modul 6. Data-Driven Soft Skills im strategischen Management in Visual Analytics

• Verständnis und Entwicklung des Drive-Profils für Big Data-Umgebungen 
• Verständnis dafür, was sie sind und warum fortgeschrittene Managementfähigkeiten einen besonderen Wert für den Datenwissenschaftler darstellen 
• Entwicklung strategischer Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten 
• Kenntnis der Rolle der emotionalen Intelligenz im Kontext von Visual Analytics 
• Identifizierung von Schlüsselkonzepten im Agile Teammanagement 
• Entwicklung und Befähigung digitaler Talente in datengesteuerten Organisationen 
• Entwicklung emotionaler Managementfähigkeiten als Schlüssel zu leistungsorientierten Organisationen 

Modul 7. Strategisches Management von Visual Analytics- und Big Data-Projekten

• Kennen Sie die besten PMI-Praktiken für die Welt der Big Data 
• Erlernen der Kimbal-Methode 
• Kenntnis der SQuID-Methodik und ihrer Anwendbarkeit bei der Entwicklung von Projekten mit großen Datenmengen 
• Identifizierung der geltenden rechtlichen Aspekte in Bezug auf die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Benutzerdaten
• Wissen, wie der Datenschutz in Big Data gewährleistet werden kann 
• Die ethischen Risiken und Vorteile antizipieren, die sich aus der Anwendung von Big Data-Techniken ergeben, die in einer realen Situation auftreten können 

Modul 8. Kundenanalyse Anwendung von Datenintelligenz im Marketing

• Kenntnis der verschiedenen Arten von Marketing und deren Anwendung in Unternehmen sowie deren Einfluss auf die Unternehmensstrategie
• In der Lage sein, ein zentrales Intelligenzsystem (CRM) zur Entscheidungsunterstützung zu entwerfen, das auf Datenanalyse und -visualisierung basiert und auf den unternehmenseigenen Kontext ausgerichtet ist
• Einführung in das Internet als massive Quelle für reale Daten, die auf der Suche der Benutzer basieren und für die Entscheidungsfindung genutzt werden können
• Analyse der zugrundeliegenden Technologien der verschiedenen Websysteme 
• Entwicklung von Open-Source-Intelligence-Lösungen, Nutzung verfügbarer Datenquellen
• Die Anwendung von Daten zur Verbesserung von Marketing und Vertrieb in Unternehmen kennenlernen 

Modul 9. Interaktive Datenvisualisierung

• Verständnis dafür, wie in einem Datensatz gefundene Muster sichtbar gemacht werden können, um eine gemeinsame Interpretation der zugrunde liegenden Realität zu erzeugen 
• Kenntnis der Skalierbarkeit der einzelnen Darstellungen 
• Verständnis des Unterschieds zwischen Visual Analytics und Informationsvisualisierung 
• Die Vorgehensweise der visuellen Analyse von Keim kennenlernen 
• Bewertung der verschiedenen Methoden der Datenvisualisierung in Abhängigkeit von den zu vermittelnden Informationen

Modul 10. Visualisierungstools

• Kenntnis, wie man aus einem Datensatz Diagramme erstellt, die die gewählte Situation visuell darstellen
• In der Lage sein, die verschiedenen untersuchten Techniken für die Gestaltung von originellen Visualisierungen zu kombinieren
• Kenntnis wie aus einem Entwurf und einem Satz vorheriger Daten eine Implementierung einer Visualisierung, die den definierten Anforderungen entspricht, durchgeführt werden kann
• Identifizierung der Anforderungen an die Benutzerfreundlichkeit und Interaktivität einer Datenvisualisierungsmethode und die Fähigkeit, eine neue Version der Visualisierung zu entwickeln, die diese Aspekte verbessert
• Entwicklung eines Systems, das Techniken zur Datenerfassung und -speicherung sowie zur Datenanalyse und -visualisierung kombiniert, um vorhandene Muster in diesem Datensatz darzustellen

Eine anregende Reise zur beruflichen Weiterentwicklung, die Ihr Interesse und Ihre Motivation während der gesamten Fortbildung aufrechterhält"