Angesichts der zunehmenden Datenmengen, die von den Unternehmen erfasst, gespeichert und verwaltet werden müssen, wird es keinen Mangel an Arbeitsplätzen in einem hochspezialisierten Bereich geben" 

Datenanalysten haben in den letzten Jahrzehnten dank des kontinuierlichen technologischen Fortschritts, der es ihnen ermöglicht hat, sich zu spezialisieren und immer größere Informationsmengen zu verwalten, an Bedeutung gewonnen. Das Datenwachstum ist so groß, dass sich die Disziplin Big Data herausgebildet hat, die, wie von Doug Laney selbst definiert, durch die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten gekennzeichnet ist, die kontinuierlich in Unternehmen eingehen. Der Analytiker, der für die Filterung und Verwaltung all dieser Informationen zuständig ist, muss in Bezug auf Datenbanken und Auswertungstools bestens qualifiziert sein, um mit dem gesamten Material, mit dem er arbeitet, richtig umgehen zu können. 

Aufgrund des hohen Fortbildungsniveaus, das im Bereich Big Data erforderlich ist, hat TECH diesen Weiterbildender Masterstudiengang in Big Data Management entwickelt. Er stellt die wichtigsten Fähigkeiten und Kenntnisse zusammen, die ein Experte für Datenanalytik erwerben muss, um im Bereich Big Data kompetent und effektiv zu sein. Es werden die wichtigsten Plattformen, Algorithmen und die modernsten Tools untersucht sowie die strategischen Visionen, die notwendig sind, um all diese Analysen in einen wertvollen Vermögenswert für das Unternehmen zu verwandeln, um produktive und zufriedenstellende Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Studiengang befasst sich auch mit dem internet of things, Data Science, Marketing, Machine Learning und Visual Analytics und garantiert den Studenten so eine sehr tiefgehende Fortbildung. 

Außerdem handelt es sich um ein 100%iges Online-Programm, was bedeutet, dass der Student sich nicht zu einem bestimmten Ort begeben oder sich an vorgegebene Zeitpläne halten muss. Der Student kann jederzeit auf das Lehrmaterial zugreifen und sein Studium so planen, wie er es für richtig hält und wie es seinen persönlichen, beruflichen oder akademischen Bedürfnissen entspricht. 

Sie werden das Fundament einer jeden Geschäftsstrategie in großen Unternehmen sein. Zögern Sie nicht, Ihrer Karriere mit diesem Weiterbildender Masterstudiengang in Big Data Management einen Schub zu geben" 

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

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Datenanalyse vorgestellt 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 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden im Bereich der Datenanalyse 
• 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 

Wenn Sie die Geschichte von Billy Beane und den Oakland Athletics kennen, wissen Sie, wie Ihre Arbeit die Welt revolutionieren kann. Spezialisieren Sie sich auf Big Data Management und seien Sie der Vektor des modernen Wandels" 

Das Lehrpersonal besteht aus Fachleuten aus dem Bereich der Datenanalyse, die ihre Erfahrung in dieses Programm einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten 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 Studium ermöglicht, das auf die Fortbildung in realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms basiert auf problemorientiertem Lernen, bei dem der Student versuchen muss, die verschiedenen Situationen der beruflichen Praxis zu lösen, die während des Programms auftreten. Dabei wird die Fachkraft durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt, das von anerkannten Experten entwickelt wurde.  

Die Analyse von Big Data wird die Qualität in vielen technologischen Bereichen verbessern. Treten Sie in einen Bereich ein, in dem Sie die Hauptrolle in der geschäftlichen und persönlichen Entwicklung der Gesellschaft spielen werden"

Ihre Arbeit als Big-Data-Analyst wird von den besten Unternehmen der Welt anerkannt und geschätzt, denn Sie sind derjenige, der ihnen intelligente Lösungen für komplexe Probleme bietet"

Ziel des Weiterbildender Masterstudiengang in Big Data Management ist es, den Studenten das weite Feld der Analyse großer Datenmengen zu vermitteln, und zwar sowohl im Hinblick auf die Erhebung und Speicherung der Daten selbst als auch auf ihre anschließende Interpretation und Filterung. Dies ermöglicht es dem Studenten, Interventionspläne und Lösungen für komplexe Probleme auf der Grundlage der gesammelten Analysen zu entwickeln. Dies ermöglicht es dem Studenten, Interventionspläne und Lösungen für komplexe Probleme auf der Grundlage der gesammelten Analysen zu entwickeln. 

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang wird Ihre Karriereperspektive völlig verändern und Sie in die Lage versetzen, sich auf Stellen zu bewerben, die Sie vorher nie in Betracht gezogen hätten" 

Allgemeine Ziele

• Vermittlung eines Einblicks in den neuen sozialen und technologischen Kontext in dem Visual Analytics Tools eingesetzt werden 
• Erlangung und Verbesserung des faktenbasierten kritischen Denkens für die strategische Entscheidungsfindung 
• Erforschung 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 
• Verstehen der Vorteile der Anwendung von Datenanalysetechniken in jeder Abteilung des Unternehmens   
• Die Grundlage für das Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungen der einzelnen Abteilungen entwickeln 
• Fachwissen generieren, um das richtige Werkzeug auszuwählen   
• Techniken und Ziele vorschlagen, um je nach Abteilung so produktiv wie möglich zu sein 

Spezifische Ziele

• Entwicklung analytischer Fähigkeiten, um hochwertige Entscheidungen zu treffen   
• Untersuchung von effektiven Marketing- und Kommunikationskampagnen   
• Die Erstellung von abteilungsspezifischen Dashboards und KPI bestimmen   
• Fachwissen generieren, um prädiktive Analysen zu entwickeln   
• Verschiedene Daten vereinheitlichen: Konsistenz der Informationen erreichen  
• Identifizierung, was IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) ist  
• Untersuchung des Industrial Internet Consortium  
• Fachwissen über Datendarstellung und -analyse aufbauen  
• Die verschiedenen Arten von gruppierten Daten untersuchen  
• Ermittlung der am häufigsten verwendeten grafischen Darstellungen in verschiedenen Bereichen  
• Entwicklung von Fähigkeiten zur Umwandlung von Daten in Informationen, aus denen Wissen gewonnen werden kann  
• Bestimmung der Hauptmerkmale eines Dataset, seiner Struktur, seiner Komponenten und der Auswirkungen seiner Verteilung auf die Modellierung  
• Fachwissen über die vorherige Statistik für die Datenanalyse und -auswertung generieren  
• Die notwendigen Fähigkeiten zur Identifizierung, Vorbereitung und Umwandlung von Daten entwickeln  
• Entwicklung der Formulierung und der grundlegenden Eigenschaften von univariaten Zeitreihenmodellen  
• Untersuchung der Methodik der Modellierung und Vorhersage von Echtzeitreihen  
• Den Übergang von Informationen zu Wissen analysieren  
• Entwicklung der verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens  
• Anforderungen für datenintensive Systeme festlegen  
• Untersuchung verschiedener Datenmodelle und Analyse von Datenbanken  
• Analyse der wichtigsten Funktionen für verteilte Systeme und ihrer Bedeutung in verschiedenen Systemtypen  
• Analyse des Stands der Technik bei Künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse  
• Entwicklung von analytischen Fähigkeiten in einem sich wandelnden Umfeld 
• Identifizierung und Ausrichtung auf neue Szenarien und deren Möglichkeiten 
• Kenntnis der verschiedenen Theorien zur Datenanalyse und -interpretation 
• Identifizierung der am häufigsten verwendeten Deskriptoren für einen Datensatz 
• 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 
• 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 
• 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 und Entwicklung des Drive-Profils für Big Data-Umgebungen 
• Entwicklung strategischer Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten 
• Kenntnis der verschiedenen Arten von Marketing und deren Anwendung in Unternehmen sowie deren Einfluss auf die Unternehmensstrategie 
• Verständnis dafür, wie in einem Datensatz gefundene Muster sichtbar gemacht werden können, um eine gemeinsame Interpretation der zugrunde liegenden Realität zu erzeugen 
• Kenntnis der Vorgehensweise der visuellen Analyse von Keim 
• 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