Sie sind nicht der Einzige, der über einen Studiengang in Data Science nachdenkt. Die schnell wachsende Data Science ist eine Mischung aus Statistik und maschinellem Lernen. Dieses wachsende Feld ist komplex und es gibt viele Kurse, die Ihnen alles beibringen können, was Sie brauchen. Diese drei Kurse sollten Sie für Ihren Berufseinstieg belegen. Der erste Kurs konzentriert sich auf explorative Datenanalyse, während der zweite sich mehr auf maschinelles Lernen konzentriert.
Data Science ist ein Teilgebiet der Informatik.
Data Science ist aus der Informatik hervorgegangen. Peter Naur, einer der frühen Pioniere der Datenwissenschaft, hat die grundlegenden Aspekte der Datenwissenschaft 1974 in einem Buch beschrieben. Auf einer Konferenz im Jahr 1996 verwendete die International Federation of Classification Societies (IFCS) erstmals den Begriff „Data Science“. William S. Cleveland, ein Autor des International Statistical Review aus dem Jahr 2001, führte Data Science als eigenständige Disziplin ein. Er schlug vor, dass die Statistik über die traditionellen Bereiche der technischen Analyse und Anwendung hinaus erweitert werden könnte. Data Science entwickelte sich aus diesen bescheidenen Anfängen schnell zu einem schnell wachsenden Forschungsinstrument.
Data Scientists sind dafür verantwortlich, große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen. Data Science verwendet maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere statistische Methoden, um Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler sind dafür verantwortlich, mathematische und statistische Modelle zu entwickeln und anzuwenden, die reale Probleme lösen. Data Scientists sind auch dafür verantwortlich, die Grundlage für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu schaffen. Data Science ist ein lohnendes und schnell wachsendes Gebiet.
Es gibt einige Gemeinsamkeiten zwischen Informatik und Data Science. Beides ist für moderne Computer unerlässlich. Der erste befasst sich mit moderner Computertheorie und -praxis und umfasst Codierung und Basishardware. Data Science befasst sich jedoch mit Daten, die von verschiedenen Sektoren auf der ganzen Welt generiert werden. Informatiker sind Experten im Rechnen; Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf Datenwissenschaft und wie sie strukturiert und analysiert werden kann. Dieses Feld ist in der heutigen Technologiewelt von entscheidender Bedeutung. Dieses Feld kann helfen, die Umwelt zu schonen und zu erstaunlichen Erfindungen führen.
Data Science ist eine Interdisziplinarität, die sich sowohl mathematischer als auch statistischer Ansätze bedient. Es ist notwendig, große Datenmengen zu kombinieren und umsetzbare, prädiktive oder beschreibende Modelle zu erstellen. Big Data ist ein komplexes Gebiet, das kreative Erkenntnisse aus großen Informationsmengen erfordert. Big Data ist oft zu groß, um es auf einem Computer zu speichern. Diese Fähigkeiten machen Data Science zu einer guten Wahl.
Informatik ist ein weites Feld, das die theoretische Erforschung der Funktionen von Computern, Netzwerkprotokollen, Daten und anderen verwandten Themen umfasst. Data Science ist jedoch die Anwendung mathematischer, statistischer und anderer Fähigkeiten auf verschiedene Arten von Daten. Da Unternehmen und Einzelpersonen Daten verwenden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, wächst dieser Bereich schnell. Die Informatik ist ein expandierendes Gebiet mit vielen Facetten. Was macht Data Science einzigartig?
Data Science und Informatik verflechten sich zunehmend. Data Scientists entwickeln Anwendungen, die eine Datenanalyse ermöglichen. Datenwissenschaftler verwenden auf Informatik basierende Algorithmen, die das Ergebnis der Datenerfassung vorhersagen und dann Trends und Muster analysieren. Coding ist ein integraler Bestandteil eines hochwertigen Data-Science-Programms. Für eine erfolgreiche Karriere müssen Sie ein hochqualifizierter Datenwissenschaftler und Computeringenieur sein. Einige der besten Ingenieurhochschulen bieten internationale Zertifizierungsprogramme und Möglichkeiten für wertschöpfendes Lernen.
Es ist ein Teil der Statistik
Statistik ist ein Zweig der Mathematik, der programmatische Werkzeuge und Methoden zur Analyse und Interpretation von Daten anbietet. Diese Anwendungen umfassen die Datenerfassung und -analyse, die Versuchsplanung und die Bestimmung von Werten für bestimmte Fragestellungen. Diese Methoden werden von Statistikern in fast allen Branchen verwendet: Finanzen, Medizin und Regierung. Obwohl einige argumentieren mögen, dass Data Science und Statistik unterschiedlich sind, haben sie viele Ähnlichkeiten, die kombiniert werden können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Statistik boomt. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics wird es bis 2029 15.000 neue Stellen in diesem Bereich geben. Die BLS prognostiziert, dass das Feld in den nächsten zehn Jahren um 35 Prozent wachsen wird. Das ist viel schneller als der Durchschnitt. Es gibt viele Möglichkeiten, sich in diesem Bereich zu engagieren, mit so vielen Anwendungen.
Das Department of Statistics and Data Science der Cornell University ist ein Forschungszentrum, das in einer Vielzahl von Bereichen forscht. Diese Abteilung forscht in einer Vielzahl von Bereichen, darunter reine Mathematik und Spitzenbereiche wie Genomik, Finanzen, öffentliche Ordnung und andere. Diese Abteilung bildet Studenten in maschinellem Lernen und Statistik aus. Ihre Forschungsprojekte bringen oft grundlegende Fortschritte in Bereichen wie Genetik und Neurowissenschaften voran. Das Gebiet der Statistik und Datenwissenschaften erweitert sich täglich in Umfang und Anwendungsmöglichkeiten.
Data Science in Kombination mit Programmierung ermöglicht es uns, große Datenmengen zu analysieren und die Ergebnisse zur Lösung realer Probleme zu nutzen. Diese Ergebnisse werden dann in die operativen Systeme zurückgeführt. Unter Verwendung von Daten des Wide-field Infrared Survey Explorer wurde der Komet NEOWISE gefunden. Data Mining ist ein Begriff aus dem Bereich der Informationstechnologie. In beiden Bereichen gibt es viele Werkzeuge und Techniken, mit denen große Datenmengen analysiert werden können.
Für den Bereich Statistik sind ausgeprägte mathematische Kenntnisse erforderlich. Statistiker sind in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und anderen in einem verständlichen Format zu präsentieren. Data Science erfordert Geschäftssinn, kritisches Denken und hervorragende zwischenmenschliche Kommunikationsfähigkeiten. Studierende in diesem Bereich müssen über Kenntnisse in Mathematik und Statistik verfügen. Programmiersprachen wie Computerprogrammierung sind ebenfalls nützlich. Data Science erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten.
Data Science ist eine methodische Disziplin, die sich auf die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Durchführung empirischer Untersuchungen konzentriert. Das Hauptziel der Datenwissenschaft ist es, die Stärken und Schwächen verschiedener Ansätze zum Lernen über die Realität zu identifizieren. Data Scientists nutzen Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Statistik hat viele Anwendungen. Mit der wachsenden Popularität von Data Science wächst auch die Bandbreite ihrer Anwendungen. Seine Anwendungsmöglichkeiten sind nahezu grenzenlos.
Es ist ein Teil des maschinellen Lernens
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das eine Vielzahl von wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen, Systemen und Techniken verwendet, um aus großen Datenmengen einen Sinn zu machen. Dieses Feld zielt darauf ab, die geeigneten Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren und die Entscheidungsfindung in Technologie und Wissenschaft zu lenken. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Trends und Muster in Daten zu erkennen. Data Scientists müssen sich mit Statistik, Programmiersprachen, Big-Data-Tools und anderen relevanten Themen auskennen.
Künstliche Intelligenz basiert auf maschinellem Lernen. Dieser Zweig der Informatik kann verwendet werden, um Aufgaben zu automatisieren, die sonst viel menschlichen Aufwand erfordern würden, und Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens haben es ermöglicht, Betrug aufzudecken, große Geldverluste zu verhindern, Stimmungsanalysen durchzuführen und vieles mehr. Data Science kann das Leben von Einzelpersonen, Unternehmen, Regierungen und Nationen auf der ganzen Welt verbessern. Data Science ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Trends anhand ihrer Geschäftsdaten zu analysieren und vorherzusagen.
Data Science kann von Unternehmen genutzt werden, um Daten zu analysieren und ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Mithilfe von maschinellem Lernen können Empfehlungssysteme erstellt werden, die Freunde erkennen und den Standort von Bildern identifizieren. Data Science wird heute in vielen Spielen verwendet, um Empfehlungen zu geben. Data-Science-Spiele können aktualisiert werden, während die Spieler die Levels durchlaufen. Data-Science-Anwendungen umfassen PriceRunner, Junglee und Shopzilla. Sie beziehen Daten von relevanten Websites, um fundierte Entscheidungen über den nächsten Kauf zu treffen.
Algorithmen des maschinellen Lernens werden verwendet, um Robotern und Computern beizubringen, wie sie die Welt erkunden können. Ein maschineller Lernalgorithmus sind zum Beispiel neuronale Netze. Diese Algorithmen verwenden riesige Datenmengen, um Muster und Regeln zu identifizieren. Es gibt viele Arten von neuronalen Netzen. Jeder ist besser für eine bestimmte Aufgabe. Data Science ist die Untersuchung, wie diese Algorithmen trainiert werden, um genaue Modelle für bestimmte Datensätze zu erstellen. Dies ist ein interdisziplinäres Feld, das viele Anwendungen hat.
Data Science wird bereits in vielen Branchen eingesetzt. Die Vorhersagefähigkeiten von Data Science optimieren nachweislich die strategische Planung und verbessern Produktionsprozesse. Sowohl große Konzerne als auch Startups sammeln heute Daten, um ihren Umsatz zu steigern. Je mehr Daten sie sammeln, desto mehr Erkenntnisse können sie gewinnen. Datenwissenschaftler können prädiktive Analysen wie Lead-Scoring verwenden, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Was ist Datenwissenschaft?
Algorithmen für maschinelles Lernen haben ihre Fähigkeit verbessert, nützliche Ergebnisse zu erzielen. Sie erfordern immer noch Menschen, um sie zu verfeinern und einzuschränken. Machine-Learning-Algorithmen sind nicht in der Lage, die ganze Arbeit in der Bankenbranche zu erledigen. Ein Programm kann immer noch einen Programmierer oder Ingenieur zur Verfeinerung erfordern. Obwohl maschinelle Lernalgorithmen manchmal komplizierter sind als herkömmliche Lösungen, werden sie auch in vielen Branchen häufig eingesetzt.
Die Bedeutung von Data Science in der heutigen technologiegetriebenen Welt kann nicht genug betont werden, da die Welt für die meisten ihrer täglichen Aktivitäten auf Informationen angewiesen ist und Daten speichert. Ihnen muss nicht gesagt werden, dass Informationen die neue Währung der Welt sind.
Schlussstein für angewandte Datenwissenschaft (IBM)
Dieser Kurs gibt einen Einblick in das, was Data Science ist, und erlebt Beispielsimulationen und Fallstudien, die den Schülern immens helfen würden, die RESTful-API-Aufrufe der Foursquare-API zu erlernen und Dateninformationen zu Veranstaltungsorten in verschiedenen Stadtteilen weltweit abzurufen. Applied Data Science Capstone ist ein einzigartiger Kurs, der von IBM im Coursera-Katalog angeboten wird.
Sie erfahren, wie Sie die Folium-Bibliothek verwenden, um Geodaten zu kartieren und Ihre Ergebnisse einfach zu kommunizieren.
Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat, das mit einem digitalen Badge von IBM ausgestattet ist.
Ein großer Vorteil des Kurses ist, dass er in vielen wichtigen Weltsprachen wie Französisch, Portugiesisch, Chinesisch, Italienisch, Spanisch, Russisch und sogar Arabisch untertitelt ist. Sie können auch in Ihrem Tempo lernen, was ein besseres Verständnis bedeutet.
Der Kurs besteht aus vier Abschnitten (4)
- Einführung
- Foursquare-API
- Nachbarschaftssegmentierung und Clustering
- Der Kampf der Nachbarschaften
- Die Schlacht der Nachbarschaften (Schlussteil)
Genomische Datenwissenschaft (Johns Hopkins University)
Genomic Data Science ist Teil der Genomic Data Science Specialization, die von der Johns Hopkins University angeboten wird. Als Voraussetzung für Data Science erhalten Sie fundierte Kenntnisse und Fähigkeiten in Python-Programmierung, Bioinformatik, Biopyton und Genomik. Mit über 100.000 eingeschriebenen Kursteilnehmern auf Coursera bietet der Kurs ein komplettes Paket
Sie lernen neuere Ressourcen kennen, die Ihnen helfen, Sequenzierungsexperimente der nächsten Generation wie Python, Galaxy und Bioconductor besser zu analysieren und zu verstehen. Dieser Kurs ist ideal geeignet für Molekularbiologen oder Wissenschaftler, die Erfahrung mit datenwissenschaftlichen Berechnungsmethoden benötigen.
Während der Kurssitzung können Sie einige Projekte ausprobieren, um sich zu qualifizieren und ein teilbares Zertifikat zu erhalten
Die Kursbeschreibung in diesem Abschnitt umfasst:
- Einführung in genomische Technologien
- Genomische Datenwissenschaft mit Galaxy
- Python für Genomic Data Science
- Algorithmen für die DNA-Sequenzierung
- Befehlszeilentools für Genomic Data Science
- Bioleiter für Genomic Data Science
- Statistiken für Genomic Data Science
Data Science für Business Innovation (EIT Digital)
Wenn Sie Teil des Unternehmens- und mittleren Managements sind, ist dieser Kurs ideal für Sie, da er Ihnen ermöglicht, datengesteuerte Kreativität zu fördern. Themen behandeln wichtige Themen und Perspektiven auf die Datennutzung. Es umfasst auch Data Mining, maschinelle Lernansätze, Vor- und Nachteile sowie funktionale Anwendbarkeitsprobleme.
Der Kurs führt Sie in die Data Science ein, warum sie in verschiedenen Bereichen unverzichtbar ist, welchen Wert Data Science generieren kann, was Big Data lösen kann, die Unterscheidung zwischen deskriptiver, prädiktiver Modellierung der Datenanalyse und die Funktionen des Cognitive Computing. Dieser Kurs behandelt aus analytischer Sicht überwachte, unüberwachte und halbüberwachte Methoden, die aus Sortier-, Cluster- und Regressionsprozessen erlernt werden können; NoSQL-Datenmodelle und Innovationen; und die Funktion und Auswirkung von kartenreduzierenden und analogen Paradigmen-basierten skalierbaren Cloud-basierten Computersystemen.
Während der Kurssitzung werden Sie einige Projekte ausprobieren, um sich zu qualifizieren und ein teilbares Zertifikat zu erhalten.
Im Folgenden sind die Module dieses Spezialkurses aufgeführt;
- Einführung in das datengetriebene Geschäft
- Terminologie und grundlegende Konzepte
- Data Science-Methoden für Unternehmen
- Herausforderungen und Schlussfolgerungen
Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Spezialisierung in Data Science (UCDAVIS University of California)
Dieser Spezialisierungslehrplan ist selbstbestimmt und strukturiert, um Ihnen zu helfen, innerhalb kurzer Zeit einzigartige berufliche Fähigkeiten zu erlernen. Diese von der UCDAVIS angebotene Spezialisierung erfordert wenig oder keine Erfahrung in der Programmierung, da Sie von Grund auf an Daten und SQL-Abfragen unterrichtet werden.
Sie werden wichtige Themen wie SQL-Grundlagen, SQL, Analyse, AB-Tests und verteiltes Computing mit Apache Spark behandeln.
Im weiteren Verlauf dieses Abschnitts erfahren Sie, wie Sie Abfragen schreiben, Daten filtern, sortieren, zusammenfassen und sogar manipulieren. Mit dem Data Brick Workspace können Sie eine End-to-End-Pipeline erstellen, die Daten lesen und transformieren kann.
Studenten, die sich für diesen Kurs entscheiden, können sich eine Stelle in jedem Sektor als Datenbankadministrator oder Programmanalyst sichern
Diese vier (4) Module in diesem spezialisierten Studiengang sind;
- SQL für Data Science
- Data Wrangling, Analyse und AB-Tests mit SQL
- Verteiltes Computing mit Spark SQL
- SQL for Data Science Capstone-Projekt
IBM Data Science (IBM)
Data Science ist aufgrund ihrer langjährigen Erfahrung in diesem Aspekt eine der zahlreichen Data Science-Spezialisierungen von IBM.
Als Student werden Sie in diesem Kurs mit der Anwendung von Daten im wirklichen Leben vertraut gemacht. Die durch diesen Online-Kurs projizierte Lebenserfahrung ist ein echtes Schnäppchen, da Sie wertvolle Einblicke in Datenwissenschaft und Maschinensprache erhalten: Anwendungs- und Anwendungsfälle. Am Ende des Kurses hätte sich Ihre Denkweise geändert und Sie werden eher wie ein Data Scientist denken, da Sie das Gelernte auf echte Data Science-Probleme anwenden können.
Einige der Fähigkeiten und Software, die Ihnen beigebracht werden, sind Watson Studio, JupyterLab, GitHub und R Studio.
Dieser Kurs umfasst die folgenden Abschnitte;
- Was ist Datenwissenschaft?
- Tools für Data Science
- Data Science-Methodik
- Python für Data Science und KI
- Datenbanken und SQL für Data Science mit Python
- Datenanalyse mit Python
- Datenvisualisierung mit Python
- Maschinelles Lernen mit Python
- Schlussstein der angewandten Datenwissenschaft
Datenvisualisierung & Dashboarding mit R-Spezialisierung
Ihnen muss nicht gesagt werden, dass Informationen die neue Währung der Welt sind. Dies ist dieser Kurs, der von der John Hopkins University angeboten wird. Data Visualization & Dashboarding with R ist ein Fünf-in-Einem-Modulpaket, das auf Ihrer erforderlichen Datengrundlage aufbaut. Branchenexperten zeigen Ihnen, wie Sie Daten mit Rworks visualisieren. Sie erstellen statische und dynamische Datenvisualisierungen, die Sie im Web veröffentlichen können.
Am Ende der Kursbeschreibung werden Sie mit einem verifizierten Zertifikat zum Experten in der Datenvisualisierung.
Nachfolgend finden Sie die Module, die Sie in dieser Spezialisierung finden;
- Erste Schritte mit der Datenvisualisierung in R
- Datenvisualisierung in R mit ggplot2
- Erweiterte Datenvisualisierung mit R
- Veröffentlichen von Visualisierungen in R mit Shiny- und Flex-Dashboard
- Schlussstein der Datenvisualisierung
Satellitenbilder, räumliche Analyse in GIS (Universität Toronto)
Sie interessieren sich für GIS-Prinzipien und -Strategien und möchten selbst üben? Dann ist dieser Kurs für Sie. Dies ist eine Spezialisierung, die perfekt für Neulinge in Kartierung und GIS ist. Ein Kurs, der von der University of Toronto über die Fernstudienplattform Coursera angeboten wird, ist eine ausgezeichnete Gelegenheit, eine der am meisten nach Fähigkeiten auf dem Markt zu erlernen. Sie lernen, Kartendaten zu interpretieren, indem Sie verschiedene Datentypen und Ansätze zur Beantwortung räumlicher Fragen verwenden. Sie werden auch in die Datensatzverarbeitung mit verschiedenen Abfrageformen eingeführt, um die Daten zu finden, die Sie zur Beantwortung einer bestimmten Abfrage benötigen. Während Sie auf der Kursspezialisierung aufbauen, durchlaufen Sie Techniken und Schulungen, um Vektordaten zu analysieren und zu verwenden, um räumliche Korrelationen innerhalb und zwischen Datensätzen zu finden.
Module, die Sie in dieser Vertiefung finden, sind;
- Filtern von Daten mithilfe von Abfragen
- Vektoranalyse
- Fernerkundung als GIS-Datenquelle
- Rasteranalyse
- Projekt: Raumanalyse
Angewandte Datenwissenschaft mit Python (University of Michigan)
Als eine der führenden Universitäten bietet Michigan Studenten weltweit die Möglichkeit, über die Coursera-Plattform Angewandte Datenwissenschaft zu erlernen.
Der Kurs gibt Ihnen Einblicke in Data Science, die Anwendung von Daten, Techniken und Datenanalyse.
Das Erlernen dieses Kurses wird Ihr Wissen erweitern und dringend benötigte Fähigkeiten wie Python-Programmierung, Datenvisualisierung, maschinelle Lernalgorithmen, Datenbereinigung, Scikit-Learn, Text Mining und vieles mehr erwerben.
Applied Data Science with Python ist ein fünf-Gänge-Curriculum (5) für Studenten mit fundierten Kenntnissen (Mittelstufe) der Python-Programmierung und ernsthaften Kenntnissen in der Anwendung von Datenvisualisierung auf reale Szenarien.
In diesem Kurs enthaltene Module finden;
- Einführung in die Datenwissenschaft in Python
- Angewandtes Plotten, Diagramme und Datendarstellung in Python
- Angewandtes maschinelles Lernen in Python
- Angewandtes Text-Mining in Python
- Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python
Excel-Kenntnisse für Unternehmen: Mittelstufe (MACQUARIE University)
Excel wird immer ein Teil des Unternehmensgeschäfts sein, da es sich um eine weit verbreitete Software im Arbeitsbereich handelt. Dieser von der MACQUARIE University angebotene Excel-Kurs ist großartig, da er eine wertvolle Grundvoraussetzung für die Sicherung eines IT-Arbeitsplatzes darstellt.
Die Wahl dieses Kurses auf Coursera ist ideal für einen neuen Einstieg in die IT. Sie lernen die Grundlagen von Excel als Geschäftsanwendungen kennen, erweitern Ihre Kenntnisse in der Verwaltung von Datensätzen und erstellen aussagekräftige Berichte.
Am Ende des Kurses sind Sie bereit für die Jobsuche, da Sie die erforderlichen Kenntnisse in Microsoft Excel, Verkettung, Pivot-Diagramm und Tabelle erworben haben.
Sie erhalten nach dem Kurs eine teilbare Zertifizierung.
Im Folgenden sind die Themen aufgeführt, die Sie während des Kurses behandeln werden;
- Arbeiten mit mehreren Arbeitsblättern und Arbeitsmappen
- Text- und Datumsfunktionen
- Benannte Bereiche
- Daten zusammenfassen
- Tabellen
- Pivot-Tabellen, Diagramme und Slicer
- Abschlussbewertung
Big Data mit SQL analysieren (CLOUDERA)
Analysieren von Big Data mit SQL ist der neueste gefragte Datenbankkurs im Coursera-Katalog, und Studenten müssen die Fähigkeiten erlernen, um in der heutigen IT-Branche relevant zu bleiben. Die von CLOUDERA angebotene Analyse von Big Data mit SQL vermittelt Ihnen ein tiefes Verständnis der SQL-Funktionen. Dieser Kurs konzentriert sich mehr auf die Big-Data-SQL-Engines APACHE Hive und APACHE Impala, was bedeutet, dass Sie lernen, wie Sie Datenbanken mit verschiedenen Tools erkunden und abfragen. Sie lehnen sich auch an eine Gruppe und aggregieren, um analytische Fragen einfach zu beantworten.
Voraussetzung für diesen Kurs ist die Installation einer virtuellen Maschine auf Ihrem Computer.
Dieser Kurs ist ideal für Lernende, die sich in die Datenbankverwaltung und -verwaltung wagen möchten, da Sie die Grundlagen von SELECT-Anweisungen erlernen, Ergebnisse filtern, analytische Fragen beantworten und auch mit Sortieren und Einschränken der Ausgabe arbeiten
Fähigkeiten, die Sie erlernen werden, aber nicht darauf beschränkt sind, sind Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis und viele mehr.
Sie erhalten nach Abschluss ein Zertifikat, das mit Arbeitgebern geteilt werden kann.
Die folgenden Module sind spannende Themen, die Sie in diesem Kurs behandeln werden;
- Orientierung an SQL bei Big Data
- SQL SELECT-Grundlagen
- Daten filtern
- Daten filtern
- Gruppieren und Aggregieren von Daten
- Sortieren und Einschränken von Daten
- Kombinieren von Daten
