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Big Data Kurse

Big-Data-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie große Datenmengen gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. Sie können Fähigkeiten im Umgang mit verteilten Systemen, Datenpipelines, Streaming-Daten und grundlegenden Analyseverfahren aufbauen. Viele Kurse stellen Plattformen, Frameworks und Visualisierungswerkzeuge vor, mit denen Sie Muster in umfangreichen Datensätzen erkennen.

Beliebte Big Data Kurse & Zertifikate


  • I

    IBM

    Generative AI for Business Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, Responsible AI, Business Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, AI Enablement, AI Integrations, Business Analytics, AI literacy, Data Storytelling, Artificial Intelligence, Business Process Automation, Stakeholder Communications, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Strategy, Augmented and Virtual Reality (AR/VR)

    ★ 4.7 (11.641) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    AI Capstone Projekt mit Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Computer Vision, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Python-Programmierung

    ★ 4.5 (697) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    Edge Impulse

    Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Modell-Optimierung, Faltungsneuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, Computerprogrammierung, Künstliche neuronale Netze, Eingebettete Systeme, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Feature Technik, Datenerfassung, Modell Ausbildung, Computer Programmierung, Prädiktive Modellierung, Daten-Ethik, Datenerhebung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Eingebettete Software, Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Einsatz

    ★ 4.8 (756) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Generative KI: Grundlagen, Modelle und Plattformen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Tiefes Lernen, Gesicht umarmen, Generative Modellarchitekturen, OpenAI

    ★ 4.7 (335) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • R

    Rice University

    Geschäftliche Anwendungen von Hypothesentests und Schätzung von Konfidenzintervallen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, Statistik, Datenanalyse, Schätzung, Entscheidungsfindung, Statistische Methoden, Excel-Formeln, Statistische Analyse, Business-Analytik, Microsoft Excel, Statistische Hypothesenprüfung, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wirtschaftsmathematik

    ★ 4.8 (1335) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Amsterdam

    Methoden und Statistik in den Sozialwissenschaften

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, Forschungsmethodologien, Statistik, Datenanalyse, Forschungsberichte, Sozialwissenschaften, Statistische Methoden, R Programmierung, Wissenschaft und Forschung, Wissenschaftliche Methoden, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Forschungsdesign, Datenerfassung, Qualitative Forschung, Stichproben (Statistik), Statistische Hypothesenprüfung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenerhebung, Forschung, Interviewing-Fähigkeiten

    ★ 4.6 (7924) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Design Thinking, Market Opportunities, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    ★ 4.4 (369) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • S

    SAS

    Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Hypothesis Testing, Statistical Analysis, SAS (Software), Correlation Analysis, Statistical Software, Statistical Programming, Statistical Modeling, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Statistical Methods, Plot (Graphics), Statistical Inference, Data Wrangling, Graphical Tools, Predictive Modeling, Sampling (Statistics), Predictive Analytics, Model Evaluation

    ★ 4.7 (175) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Künstliche neuronale Netze, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Text Mining, Präsentation der Daten, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Technische Kommunikation, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Python-Programmierung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Kollaborative Software

    ★ 4.7 (207) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • F

    Fractal Analytics

    Strukturierter Ansatz zur Problemlösung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kritisches Denken, Datenanalyse, Entscheidungsfindung, Analytische Fähigkeiten, Kritisches Denken und Problemlösung, Benutzerzentriertes Design, Menschenzentriertes Design, Datenwissenschaft, Problemlösung

    ★ 4.6 (161) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Business Intelligence Software, Data Presentation, Infographics, Dashboard Creation, AI literacy, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Responsible AI, LLM Application, Data Analysis, Data Visualization

    ★ 4.7 (11.620) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Erstellung generativer KI-gestützter Anwendungen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellierung großer Sprachen, Web-Entwicklung, Web-Anwendungen, Bildanalyse, Abruf-erweiterte Erzeugung, Front-End-Webentwicklung, Web-Design und Entwicklung, Anwendungsentwicklung, Gesicht umarmen, LangChain, Python-Programmierung, OpenAI-API, OpenAI, Flask (Web-Framework), LLM-Bewerbung

    ★ 4.6 (278) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

  • Generative AI for Business Analysts: IBM
  • AI Capstone Projekt mit Deep Learning: IBM
  • Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen: Edge Impulse
  • Generative KI: Grundlagen, Modelle und Plattformen: IBM
  • Geschäftliche Anwendungen von Hypothesentests und Schätzung von Konfidenzintervallen: Rice University
  • Methoden und Statistik in den Sozialwissenschaften: University of Amsterdam
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing: SAS
  • Maschinelles Lernen Capstone: IBM
  • Strukturierter Ansatz zur Problemlösung: Fractal Analytics

Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

Python-Programmierung (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Künstliches Neuronales Netz (24)
Big Data (18)
Statistische Klassifikation (17)
Verstärkungslernen (13)
Algebra (10)
Bayes (10)
Lineare Algebra (10)
Lineare Regression (9)
Numpy (9)

Andere wissenswerte Themen

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