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.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Network Analysis, Relational Databases, Data Visualization Software, Social Network Analysis, Data Storytelling, Data Analysis, Data Manipulation, Social Impact, Human Factors, Innovation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Preprocessing, Tensorflow, Data Pipelines, Data Transformation, Keras (Neural Network Library), Data Store, Data Modeling, Machine Learning, Statistical Methods
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Erweiterte Analytik, Finanzielle Prognosen, Tabellenverarbeitungssoftware, Portfolio Management, Risikomanagement, Finanzielle Berichterstattung, Analyse, Prädiktive Analytik, Marktdaten, Prädiktive Modellierung, Automatisierung, Generative KI, Finanzielle Daten, Power BI, Finanzplanung, Finanzielle Analyse, Investment Management
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Produktstrategie, Datenethik, Computergestützte Logik, Schnelles Engineering, ChatGPT, Verantwortungsvolle KI, Künstliche Intelligenz, AI-Sicherheit, Generative KI, Modellierung großer Sprachen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Network Analysis, Statistical Modeling, Bayesian Network, R (Software), R Programming, Social Network Analysis, Simulations, Graph Theory, Statistical Analysis, Probability & Statistics, Markov Model, Probability Distribution, Data Visualization, Machine Learning, Statistical Hypothesis Testing
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Statistical Analysis, Probability Distribution, R Programming, Exploratory Data Analysis, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Data Manipulation, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Regression Analysis, Model Evaluation, Decision Tree Learning
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AWS SageMaker, Scalability, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Autoencoders, Applied Machine Learning, Python Programming, Fraud detection, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Media Planning, Social Media Marketing, Google Ads, Email Marketing, Social Media Strategy, Order Fulfillment, Social Media Management, Search Engine Optimization, Performance Measurement, Spreadsheet Software, A/B Testing, Digital Marketing, E-Commerce, Campaign Management, Loyalty Programs, Customer Retention, Marketing, Interviewing Skills, Applicant Tracking Systems
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Generative KI, LLM-Bewerbung, Prompt Engineering Tools
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: API-Tests, Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, Schnelles Engineering, Mensch-Computer-Interaktion, Anwendungsentwicklung, Analyse, Verantwortungsvolle KI, Benutzeroberfläche (UI), Automatisierung, Leistungsoptimierung, Testautomatisierung, Generative KI
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenvorverarbeitung, ChatGPT, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Methoden des Maschinellen Lernens, Data-Mining, Generative KI, Python-Programmierung
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, CI/CD, Continuous Deployment, Docker (Software), Kubernetes, Containerization, AI Workflows, Scalability, DevOps, Model Evaluation, Anomaly Detection, Continuous Monitoring, Version Control
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen