Dell Technologies Training

Data Science and Big Data Analytics

Dell Technologies Training
Dieser Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen, um an Projekten mitzuwirken, bei denen große Datenvolumen (Big Data) verarbeitet werden und bei denen besondere Anforderungen an Analysefunktionen gestellt werden. Neben einer Einführung zu Big Data sowie zum Data Analytics Lifecycle vermittelt er grundlegende und fortgeschrittene Analysemethoden sowie eine Einführung in die Technologien und Werkzeuge, die zur Analyse von Big Data eingesetzt werden, wie MapReduce und Hadoop. Ausführliche Laborübungen sorgen für den Bezug zur Praxis. Der Kurs folgt einem Technologie-neutralen Ansatz und beinhaltet eine abschließende Übung im Labor, bei der die Teilnehmer die im Kurs erlernten Konzepte im Data Analytics Lifecycle-Umfeld anwenden. Er bereitet die Teilnehmer auf die Zertifizierung als Proven™ Professional Data Scientist Associate (EMCDSA) vor und vermittelt Grundlagen zu Data Science, welche durch weitere Schulungen und praktische Erfahrung vertieft werden können.

Kursinhalt

  • Introduction to Big Data Analytics
  • Data Analytics Lifecycle
  • Basic Data Analytic Methods Using R
  • Advanced Analytics - Theory and Methods
  • Advanced Analytics - Technologies and Tools
  • The Endgame, or Putting it All Together

Jeder Teilnehmer erhält die englischsprachigen Original-Unterlagen von Dell Technologies.

Zielgruppe

  • Teamleiter, deren Aufgabengebiete Informationsdienstleistungen für Unternehmen und Datenanalyse umfassen, sowie alle Personen, die sich professionell mit Big Data auseinandersetzen.
  • Analytiker, die sich mit Geschäftsprozessen und Daten beschäftigen und ihre Analysefähigkeiten für Big Data erweitern möchten.
  • Daten- und Datenbankexperten, die ihre Analysefähigkeiten für Big Data erweitern möchten.
  • Quereinsteiger, die sich in Data Science und den Bereich Big Data einarbeiten wollen.
  • Personen, welche die Zertifizierung als EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA) erwerben wollen.

Voraussetzungen

  • Umfassendes Grundlagenwissen zu quantitativer Analyse und Statistik, wie es in einem Statistics 101 Level-Kurs vermittelt wird.
  • Erfahrung mit einer Skriptsprache, z.B. Java, Perl, oder Python (oder R).
  • Erfahrung mit SQL (in einigen im Kurse verwendeten Beispielen wird PSQL eingesetzt).
Introduction to Big Data Analytics
. Big Data Overview
. State of the Practice in Analytics
. The Data Scientist
. Big Data Analytics in Industry Verticals
 
Data Analytics Lifecycle
. Discovery
. Data Preparation
. Model Planning
. Model Building
. Communicating Results
. Operationalizing
 
Review of Basic Data Analytic Methods Using R
. Using R to Look at Data ¡V Introduction to R
. Analyzing and Exploring the Data
. Statistics for Model Building and Evaluation
 
Advanced Analytics ¡V Theory And Methods
. K Means Clustering
. Association Rules
. Linear Regression
. Logistic Regression
. Naive Bayesian Classifier
. Decision Trees
. Time Series Analysis
. Text Analysis
 
Advanced Analytics - Technologies and Tools
. Analytics for Unstructured Data - MapReduce and Hadoop
. The Hadoop Ecosystem
o In-database Analytics ¡V SQL Essentials
o Advanced SQL and MADlib for In-database Analytics
 
The Endgame, or Putting it All Together
. Operationalizing an Analytics Project
. Creating the Final Deliverables
. Data Visualization Techniques
. Final Lab Exercise on Big Data Analytics

Classroom Training

Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.

Inhouse-Schulung

Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Inhouse-Schulung jetzt anfragen >>>
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

Dieser Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen, um an Projekten mitzuwirken, bei denen große Datenvolumen (Big Data) verarbeitet werden und bei denen besondere Anforderungen an Analysefunktionen gestellt werden. Neben einer Einführung zu Big Data sowie zum Data Analytics Lifecycle vermittelt er grundlegende und fortgeschrittene Analysemethoden sowie eine Einführung in die Technologien und Werkzeuge, die zur Analyse von Big Data eingesetzt werden, wie MapReduce und Hadoop. Ausführliche Laborübungen sorgen für den Bezug zur Praxis. Der Kurs folgt einem Technologie-neutralen Ansatz und beinhaltet eine abschließende Übung im Labor, bei der die Teilnehmer die im Kurs erlernten Konzepte im Data Analytics Lifecycle-Umfeld anwenden. Er bereitet die Teilnehmer auf die Zertifizierung als Proven™ Professional Data Scientist Associate (EMCDSA) vor und vermittelt Grundlagen zu Data Science, welche durch weitere Schulungen und praktische Erfahrung vertieft werden können.

Kursinhalt

  • Introduction to Big Data Analytics
  • Data Analytics Lifecycle
  • Basic Data Analytic Methods Using R
  • Advanced Analytics - Theory and Methods
  • Advanced Analytics - Technologies and Tools
  • The Endgame, or Putting it All Together

Jeder Teilnehmer erhält die englischsprachigen Original-Unterlagen von Dell Technologies.

Zielgruppe

  • Teamleiter, deren Aufgabengebiete Informationsdienstleistungen für Unternehmen und Datenanalyse umfassen, sowie alle Personen, die sich professionell mit Big Data auseinandersetzen.
  • Analytiker, die sich mit Geschäftsprozessen und Daten beschäftigen und ihre Analysefähigkeiten für Big Data erweitern möchten.
  • Daten- und Datenbankexperten, die ihre Analysefähigkeiten für Big Data erweitern möchten.
  • Quereinsteiger, die sich in Data Science und den Bereich Big Data einarbeiten wollen.
  • Personen, welche die Zertifizierung als EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA) erwerben wollen.

Voraussetzungen

  • Umfassendes Grundlagenwissen zu quantitativer Analyse und Statistik, wie es in einem Statistics 101 Level-Kurs vermittelt wird.
  • Erfahrung mit einer Skriptsprache, z.B. Java, Perl, oder Python (oder R).
  • Erfahrung mit SQL (in einigen im Kurse verwendeten Beispielen wird PSQL eingesetzt).

Introduction to Big Data Analytics
. Big Data Overview
. State of the Practice in Analytics
. The Data Scientist
. Big Data Analytics in Industry Verticals
 
Data Analytics Lifecycle
. Discovery
. Data Preparation
. Model Planning
. Model Building
. Communicating Results
. Operationalizing
 
Review of Basic Data Analytic Methods Using R
. Using R to Look at Data ¡V Introduction to R
. Analyzing and Exploring the Data
. Statistics for Model Building and Evaluation
 
Advanced Analytics ¡V Theory And Methods
. K Means Clustering
. Association Rules
. Linear Regression
. Logistic Regression
. Naive Bayesian Classifier
. Decision Trees
. Time Series Analysis
. Text Analysis
 
Advanced Analytics - Technologies and Tools
. Analytics for Unstructured Data - MapReduce and Hadoop
. The Hadoop Ecosystem
o In-database Analytics ¡V SQL Essentials
o Advanced SQL and MADlib for In-database Analytics
 
The Endgame, or Putting it All Together
. Operationalizing an Analytics Project
. Creating the Final Deliverables
. Data Visualization Techniques
. Final Lab Exercise on Big Data Analytics

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Online Training

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