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Data Analytics and Machine Learning for Big Data

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Data Analytics and Machine Learning for Big Data

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Dozent: Microsoft

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Scalability

Wichtige Details

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Bewertungen

46 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Data Analysis

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Big Data Management and Analytics (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Machine learning appears quite different when data exceeds the capacity of a single system. In this section, learners explore the foundational ideas behind machine learning in big data environments and how familiar approaches change at scale. You will examine supervised and unsupervised learning, regression and classification problems, and the practical challenges that arise with massive datasets—such as scalability, distributed computing, and the need to adapt algorithms for large-scale processing.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren7 Aufgaben

A practical foundation for building scalable machine learning solutions using PySpark ML in big data environments. The content focuses on designing and implementing end-to-end machine learning pipelines with transformers and estimators, while developing regression, classification, and clustering models that scale across distributed systems. Emphasis is placed on real-world implementation and informed platform selection for enterprise deployments using Azure Databricks, Microsoft Fabric, and Azure HDInsight, ensuring solutions are both technically robust and operationally viable at scale.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren10 Aufgaben

Large-scale text analytics introduces the challenges and techniques required to process and analyze unstructured text at enterprise scale using distributed computing frameworks. The focus is on applying natural language processing (NLP) techniques in scalable architectures to support text classification, sentiment analysis, and entity and relationship extraction across massive text corpora. Emphasis is placed on practical, production-oriented approaches for handling high-volume text data, with integration of Azure Cognitive Services to enhance accuracy, scalability, and operational efficiency in real-world analytics solutions.

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6 Videos3 Lektüren10 Aufgaben

This module introduces deep learning fundamentals and advanced architectures specifically adapted for big data environments. Students will learn to implement neural networks for big data applications, apply transfer learning techniques with pre-trained models, and scale deep learning training across distributed clusters using modern frameworks and optimization techniques.

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5 Videos3 Lektüren10 Aufgaben

This module explores how generative AI transforms big data analytics by enabling intelligent, natural language–driven workflows at scale. You will learn how foundation models and large language models integrate with distributed data pipelines to automate insights, enhance analytics, and power modern data applications. Through hands-on labs, you will implement LLM integration, apply fine-tuning for domain-specific use cases, and design production-ready GenAI solutions for real-world big data scenarios.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren9 Aufgaben

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.