Ein gründlicher und umfassender Überblick über die verschiedenen Tools, die der Datenexperte beherrschen muss"

Dieser Universitätsexperte ist eine vollständige Zusammenstellung von Fortschritten, Neuheiten und Arbeitsmitteln, die den Studenten durch den intensivsten Bildungsweg führen, um ihn auf das aktuelle Starprofil vorzubereiten.

Eine umfassende Studie über die verschiedenen Techniken und Tools, die Sie für die Arbeit mit Daten benötigen, mit besonderem Schwerpunkt auf der Datenvisualisierung.

Mit all den neuen Tools und den verschiedenen Techniken, die Sie verwenden können, um sie zu visualisieren und wie Sie sie richtig einsetzen. Mit Schwerpunkt auf der Praxis mit der die Theorie in reale Fähigkeiten umgewandelt werden kann. 

Im Laufe dieser Spezialisierung wird der Student alles lernen, was für die Analyse von Daten notwendig ist, wobei die verschiedenen vorhandenen Techniken vertieft werden. Darüber hinaus wird TECH die Erfassung der Informationen und deren angemessene Speicherung in jedem einzelnen Fall zeigen. 

Lernen Sie von den Besten, mit dem besten Fortbildungssystem und der Sicherheit und Solvenz der besten Online-Universität des Augenblicks. 

Alle Aspekte, die für die Verwendung von Datenvisualisierungstechniken erforderlich sind, in einer qualitativ hochwertigen Spezialisierung"

Dieser Universitätsexperte in Visualisierungstechniken und -tools 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 

Eine vollständige Aktualisierung, die Ihnen die Arbeitsfähigkeiten eines Spezialisten auf diesem Gebiet vermitteln wird"

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in dieses Programm 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.  

Dieses Programm verfügt über das beste Lehrmaterial, das online oder zum Herunterladen verfügbar ist, damit Sie Ihr Studium und Ihren Aufwand leichter bewältigen können"

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

Die Ziele dieses Universitätsexperte wurden auf der Grundlage realistischer und notwendiger Ziele für die Fachkraft 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

• 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 
• 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, 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. 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 2. 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 3. 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 4. 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"