Analysieren Sie verteilte Systeme mit massiver Datennutzung, indem Sie ihre Eigenschaften und Grundlagen detailliert erläutern, und werden Sie Experte auf diesem Gebiet“ 

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Die berufliche Entwicklung kann nur durch eine qualitativ hochwertige Ausbildung erreicht werden. Aus diesem Grund verfügt TECH über eines der aktuellsten und vollständigsten Programme auf dem Markt, das von einer Gruppe hochqualifizierter und qualifizierter Lehrkräfte unterstützt wird, um die Sicherheit und die Garantie zu bieten, dass der Student aus erster Hand alle Fähigkeiten erlernt, die er benötigt, um verschiedene wesentliche Aufgaben im Bereich der Datenanalyse und des Einsatzes geeigneter Tools zu bewältigen, die das Wachstum und die Rentabilität des Unternehmens gewährleisten. So können die Studenten sechs Monate lang auf einzigartige und anregende Weise lernen. 

Verwalten Sie unternehmensweite Geschäftsprozesse und Managen Sie Kundenbeziehungen unter Verwendung von Systemen, die die Rentabilität eines Unternehmens steigern“ 

Lehrplan

Für jedes Unternehmen ist es wichtig, über Fachleute zu verfügen, die in der Lage sind, Aufgaben der Speicherung, des Abrufs und der Verarbeitung von Daten auszuführen. Diese Spezialisierung kann nur mit einer hochwertigen Hochschulausbildung erreicht werden. Aus diesem Grund bietet TECH ihren Studenten dieses Programm an, dank dem sie in der Lage sind, verschiedene wesentliche Aufgaben der Datenanalyse auszuführen und die Informationen durch die Präsentation von Statistiken und Diagrammen in geeigneter Weise zusammenfassen.  

Andererseits ist es nicht einfach, die richtigen Werkzeuge zu finden, die den Bedürfnissen eines jeden Unternehmens entsprechen. In diesem Programm lernen die Studenten daher, zwei Systeme zu analysieren, die sowohl zusammen als auch einzeln dazu beitragen können, die Produktivität des Unternehmens zu verbessern. ERP verwaltet die Geschäftsprozesse des gesamten Unternehmens, während CRM bei der Verwaltung der Kundenbeziehungen hilft. Beide Systeme werden eingesetzt, um die Rentabilität zu steigern, aber es ist wichtig, alle relevanten Informationen aus allen Abteilungen zu organisieren und richtig zu nutzen, um die Kommunikation zwischen Bereichen und Teams zu erleichtern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. 

Am Ende des Programms wird der Student den Begriff „Big Data“ verstehen, indem er die Verteilungssysteme der massiven Datennutzung analysiert, ihre Merkmale detailliert beschreibt und auf die Grundlagen eingeht. Durch die Kenntnis der verschiedenen Optionen sowie der Vor- und Nachteile der grundlegenden Teile von Big-Data-Systemen wird er in der Lage sein, die besten Optionen für zukünftige Entwürfe zu wählen. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Lehrplan auf den Studenten zugeschnitten ist und sich auf den zukünftigen Absolventen konzentriert und ihn darauf vorbereitet, hervorragende Leistungen in einem Unternehmen zu erzielen. Durch das Verständnis der Bedürfnisse von Studenten und Unternehmen ist es möglich, wertvolle Inhalte zu präsentieren, die auf den neuesten technologischen Trends basieren und von einem hervorragenden Lehrkörper unterstützt werden. Auf diese Weise werden die notwendigen Kompetenzen vermittelt, um kritische Situationen auf kreative und effiziente Weise zu lösen.  

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt: 

Modul 1 Datenbearbeitung und -analyse mit Python und R

Modul 2 Betriebliche Informationssysteme - ERP und CRM

Modul 3 Big-Data-Systeme und Hadoop-Ökosystem für deren Nutzung

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Speicherung, Abruf und Verarbeitung von Daten vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Datenbearbeitung und -analyse mit Python und R 

1.1. Python und R  

1.1.1. Geschichte und Eigenschaften der Programmiersprachen
1.1.2. Installation von Python
1.1.3. Installation von R
1.1.4. Andere Werkzeuge 

1.2. Datentypen in Python  

1.2.1. Grundtypen
1.2.2. Komplexe Typen 
1.2.3. Datenoperationen
1.2.4. Kontrollstrukturen
1.2.5. Dateioperationen

1.3. Datentypen in R  

1.3.1. Grundtypen
1.3.2. Komplexe Typen 
1.3.3. Datenoperationen 
1.3.4. Kontrollstrukturen
1.3.5. Dateioperationen 

1.4. Informationsextraktion und Visualisierung mit Python  

1.4.1. Die wichtigsten statistischen Zusammenfassungen
1.4.2. Univariate Analyse
1.4.3. Multivariate Analyse

1.5. Informationsextraktion und Visualisierung mit R 

1.5.1. Die wichtigsten statistischen Zusammenfassungen
1.5.2. Univariate Analyse
1.5.3. Multivariate Analyse 

1.6. Soziale Verantwortung von Unternehmen in IT-Projekten

1.6.1. Erkennung und Analyse von Outliers
1.6.2. Subsampling und Resampling 
1.6.3. Reduzierung der Dimensionalität

1.7. Vorverarbeitung in R

1.7.1. Erkennung und Analyse von Outliers
1.7.2. Subsampling und Resampling
1.7.3. Reduzierung der Dimensionalität  

1.8. Modellierung in Python

1.8.1. Aufteilung des Datensatzes
1.8.2. Grundlegende Modellierung und Hauptbibliotheken
1.8.3. Vorhersage und Bewertung von Metriken 

1.9. Modellierung in R

1.9.1. Aufteilung in Datensätze
1.9.2. Grundlegende Modellierung und Hauptbibliotheken 
1.9.3. Vorhersage und Bewertung von Metriken

1.10. Vergleich von Programmiersprachen

1.10.1. Stärken und Schwächen
1.10.2. Bewährte Verfahren
1.10.3. Fazit und Bibliotheken von Interesse

Modul 2. Betriebliche Informationssysteme - ERP und CRM

2.1. ERP und CRM 

2.1.1. ERP und CRM   
2.1.2. Das CRM   
2.1.3. Unterschiede zwischen ERP, CRM und Point of Sale  
2.1.4. ERP und CRM als Treiber des Geschäftserfolgs 

2.2. ERP  

2.2.1. Vorteile für unser Unternehmen 
2.2.2. ERP-Implementierung 
2.2.3. Neueste Entwicklungen in ERP  

2.3. ERP als Ressourcenoptimierer 

2.3.1. Module in einem ERP-System 
2.3.2. Aus dem ERP-System extrahierte Informationen 
2.3.3. Architektur 
2.3.4. Vor- und Nachteile 
2.3.5. Arten von ERP-Systemen  

2.4. ERP-Systeme  

2.4.1. Auf dem Markt befindliche Tools 
2.4.2. Das perfekte ERP für unser Unternehmen 
2.4.3. Implementierung und Phasen  

2.5. CRM: Kundenbindung   

2.5.1. Aktuelle Situation des Umfelds 
2.5.2. Verkaufen oder Binden 
2.5.3. Rentabilität der Kundentreue 
2.5.4. Kundenmarketing 
2.5.5. Arten von Programmen 
2.5.6. Erfolgsfaktoren 
2.5.7. E-Loyalität. Multichannel-Strategie  

2.6. CRM: Einrichtung und Verwaltung eines Informationssystems   

2.6.1. Vorteile der Investition in ein Informationssystem 
2.6.2. Gestaltung des betrieblichen Informationssystems 
2.6.3. Investitionsstrategien für Informationssysteme 

2.7. CRM: Aktionen der Kundenkommunikation 

2.7.1. Die Kommunikation 
2.7.2. Das Zuhören  

2.8. CRM: Erkennung und Rückgewinnung unzufriedener Kunden  

2.8.1. Die Gefahr, nicht zu fragen 
2.8.2. Vorteile der Fehlererkennung 
2.8.3. Wie man Fehler korrigiert und behebt 
2.8.4. Kundenrückgewinnung und Gestaltung von Prozessen zur kontinuierlichen Verbesserung

2.9. CRM: Organisation von Veranstaltungen und Sonderprogrammen 

2.9.1. Ziele 
2.9.2. Gestaltung einer Veranstaltung 
2.9.3. Durchführung einer Veranstaltung 
2.9.4. Auswertung der Ergebnisse 

2.10. Implementierung eines Programms für Beziehungsmarketing

2.10.1. Die häufigsten Fehler bei der Implementierung 
2.10.2. Methodik des Umsetzungsvorschlags 
2.10.3. Segmentierung 
2.10.4. Benchmarking 
2.10.5. Prozesse 
2.10.6. Ausbildung
2.10.7. Systeme 
2.10.8. Gestaltung von Treueaktionen 
2.10.9. CRM-Tools

Modul 3. Big-Data-Systeme und Hadoop-Ökosystem für deren Nutzung

3.1. Big-Data-Systeme 

3.1.1. Skalierbarkeit  
3.1.2. Verlässlichkeit 
3.1.3. Instandhaltbarkeit  

3.2. Darstellungen von Daten  

3.2.1. Entwicklung von Datenmodellen 
3.2.2. Vergleich zwischen dem relationalen Modell und dem Dokumentenmodell 
3.2.3. Netzmodell 

3.3. Datenspeicher- und -abrufsysteme 

3.3.1. Log-strukturierte Dateispeicherung 
3.3.2. Speicherung in sortierten Stringtabellen 
3.3.3. B-Bäume 

3.4. Datenflussmodelle und Kodierungsformate   

3.4.1. Datenfluss in REST-Diensten 
3.4.2. Datenfluss bei der Nachrichtenübermittlung 
3.4.3. Verschiedene Formate der Nachrichtenübermittlung 

3.5. Replikation

3.5.1. CAP-Theorem 
3.5.2. Konsistenzmodelle 
3.5.3. Verschiedene Leader- und Follower-Modelle 

3.6. Verteilte Transaktionen 

3.6.1. Atomare Transaktionen 
3.6.2. Verteilte Transaktionen für partitionierte Datenbanken  
3.6.3. Serialisierbarkeit  

3.7. Aufteilung

3.7.1. Arten der Partitionierung 
3.7.2. Indexe in Partitionen
3.7.3. Neugewichtung der Partition 

3.8. Big-Data-Analyse: Hadoop  

3.8.1. Arten der Partitionierung 
3.8.2. Indexe in Partitionen
3.8.3. Neugewichtung der Partition

3.9. Big-Data-Analyse-Tools auf Hadoop 

3.9.1. Arten der Partitionierung 
3.9.2. Indexe in Partitionen
3.9.3. Neugewichtung der Partition

3.10. Big Data und Machine Learning: Spark 

3.10.1. Beschränkungen des Hadoop-Modells 
3.10.2. Architektur und Datenfluss 
3.10.3. Datenverarbeitung in Spark: Operationen mit RDDs
3.10.4. Machine Learning mit Spark und Mahout

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