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.

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvalidierung, Statistische Methoden, Datenvorverarbeitung, Regressionsanalyse, Methoden des Maschinellen Lernens, Feature Technik, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Verteiltes Rechnen, Middleware, Cloud-Infrastruktur, Apache Hadoop, Infrastructure as a Service (IaaS), Cloud-Plattformen, Cloud-Speicher, Big Data, Datenspeicherung, Netzwerk Architektur, Cloud-Anwendungen, Cloud Computing, Cloud Computing Architektur, NoSQL, Software-definierte Netzwerke, Computer-Vernetzung, Cloud-Dienste, Dateisysteme, Apache Mahout
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datensicherheit, Datenbanken, Daten in Echtzeit, Datenbank Management, Dashboard, Systemintegration, Business Intelligence, Power BI, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Datenverschlüsselungsstandard, Wirtschaftsprüfung, Relationale Datenbanken, Datenvisualisierung, Datenintegrität, Datenpflege, Microsoft SQL-Server, Daten-Integration, Interaktive Datenvisualisierung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Logistic Regression, Deep Learning, Probability Distribution, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Evaluation, Predictive Modeling, Model Deployment, Predictive Analytics, R Programming, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Tidyverse (R Package), Classification Algorithms, Risk Modeling, Data Preprocessing, Machine Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Git (Version Control System), Version Control, GitHub, Jupyter, Python Programming, Data Science, Generative AI, Development Environment, Computer Programming, Data Analysis
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Packt
Kompetenzen, die Sie erwerben: Stata, STATA (Software), Scripting, Graphing, Data Visualization Software, Data Manipulation, Statistical Methods, Data Analysis, Data Management, Statistical Programming, Data Presentation, Debugging, Data Import/Export, Data Integrity
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, Visualization (Computer Graphics), Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Data Cleansing, Predictive Modeling, Data Analysis, Statistical Modeling, Supervised Learning, Machine Learning, Python Programming
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Persönliche Entwicklung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Zeitmanagement, ChatGPT, E-Mail-Automatisierung, KI-Förderung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Kalender-Management, Selbstbedienungstechnologien, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Generative KI, Produktivität
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, Plotly, Datamaps, Datenvisualisierungssoftware, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Streudiagramme, Jupyter, Datenvisualisierung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Umarmendes Gesicht, Microsoft Azure, CI/CD, Modell-Bereitstellung, Cloud-Bereitstellung, Transfer Learning, Software für maschinelles Lernen, DevOps, Docker (Software), MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud Computing, Containerisierung, GitHub, Modellevaluation
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Data Visualization, Logistic Regression, Feature Engineering, Data Cleansing, Predictive Modeling, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Regression Analysis, Supervised Learning, Machine Learning, Human Resources, Employee Retention, Machine Learning Algorithms
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden