Erwerben Sie praktische Kenntnisse in der Big-Data-Analyse, indem Sie reale Sensordatensätze mit Hadoop MapReduce, Apache Pig und Apache Hive verarbeiten. Zunächst lernen Sie, wie Sensordaten erfasst und strukturiert werden. Anschließend bereiten Sie JSON-Dateien vor und wenden Big-Data-Prinzipien für eine effiziente Datenverarbeitung an. Mithilfe von MapReduce analysieren Sie demografische und soziale Datensätze anhand von Anwendungsfällen wie Geschlechterverhältnissen, Einkommensteuerprognosen und der Analyse von Kinderarbeit.

Anschließend nutzen Sie Funktionen, Relationen und wiederverwendbare Skripte von Apache Pig, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen. Sie erstellen Datenflüsse und wenden Filter-, Gruppierungs- und Aggregationstechniken an, um Muster aufzudecken und aussagekräftige Kennzahlen zu berechnen. Abschließend erkunden Sie die Architektur und Funktionen von Hive, führen SQL-ähnliche Hive-Abfragen auf historischen und JSON-basierten Datensätzen durch und bewerten Ergebnisse, die Entscheidungen in den Bereichen Regierung, Wirtschaft, Strategie und Politik unterstützen können. Dieser projektbasierte Kurs richtet sich an Lernende, die praktische Erfahrungen mit der Verarbeitung und Analyse von Big Data sammeln möchten, und vereint MapReduce, Pig und Hive in einem strukturierten Arbeitsablauf. Sie üben das Entwerfen von Datenflüssen, die Fehlerbehebung sowie die Umwandlung von rohen Sensordaten in aussagekräftige Berichte und umsetzbare Erkenntnisse. Melden Sie sich an, um praktische Fähigkeiten zur Analyse großer Datenmengen zu entwickeln und eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.