Weiterbildung

 

Kurs 7: Projektarbeiten Big Data / Data Science

In diesem 2 logisch aufgebauten Projekten werden Sie ein Big Data-Ökosystem mit Werkzeugen und Methoden ausbauen und Ihr Können aus früheren Modulen in dieser Spezialisierung einsetzen.

Projekt 1 - Willkommen im Flamingo-Projekt Big Data!

Sie analysieren eine grosse Datenmenge, eine "Big Data" Simulation, die von einer großen Anzahl von Benutzern erzeugt werden, die unser imaginäres Spiel "Catch the Pink Flamingo" spielen.

Während der 5 Blöcke des Projekts werden Sie durch die typischen Big Data Verarbeitungsschritte Erwerben, Erforschen, Vorbereiten, Analysieren und Reporting gehen.

Projekt 2 - Data Science Projekt

Dieses Projekt ermöglicht, ein nutzbares / öffentliches Datenprodukt zu erstellen, das verwendet werden kann, um Ihre Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern zu zeigen. Die Projekte werden aus realen Problemen gewählt.

 

Organisation

Dauerje 10 Halbtage (40 Lektionen) pro Projekt
Durchführung:wöchentlich
Lehrgänge:1-2 mal jährlich
HeimstudiumAls Vorbereitung- und Vertiefung sind 6-8 Stunden pro Ausbildungseinheit einzurechnen

Kurskosten

Einschreibegebühr 170.-
Kurskosten1'880.-
Lehrmittelinkl.

Nutzen/Lernziele

Nach der Teilnahme dieses Kurses sind Sie in der Lage:

  • Anwendungen und interaktive Grafiken in Shiny zu entwickeln, interaktive HTML-Grafiken mit GoogleVis aufzubereiten und Datenvisualisierungen mit Plotly zu erstellen
  • R Markdown-Dateien zu erstellen und R-Code in einen Rmd einzubetten. Wir werden auch Leaflet erkunden und verwenden, um interaktive Maps zu erstellen
  • R-Paketen zu erstellen und die R Markdown-Präsentation zu entwickeln, die eine Datenvisualisierung beinhaltet, die mit Plotly erstellt wurde
  • Eine Anwendung mit Shiny zu erzeugen und dem Management vorzustellen

Voraussetzung

  • Besuch Kurs: Einführung in Big Data—Basis und Grundlagen

  • Kenntnisse im Umgang mit virtuellen Maschinen

  • Datenbank- und Netzwerkkenntnisse von Vorteil
  • Hardwareanforderungen:
    Quad Core Prozessor (VT-x oder
    AMD-V Unterstützung empfohlen),
    64-Bit; (B) 8 GB RAM; (C)
    20 GB Festplatte frei

  • Softwareanforderungen:
    diverse kostenlose Open-Source-Tools (werden im Unterricht bereitgestellt)


Um sicherzustellen, dass der von Ihnen vorgesehene Ausbildungsweg wirklich Ihren Bedürfnissen entspricht, bieten wir eine kostenlose und unverbindliche Ausbildungsberatung an.

Einen Termin für ein Beratungsgespräch können Sie gerne telefonisch unter 031 398 98 00 oder direkt auf unserer Webseite vereinbaren.

Modulübersicht

Projekt 1: Big Data

Block 1

Simulation Big Data für ein Online-Spiel 

Erwerben, Explorieren und Vorbereiten der Daten

 

Block 2

Datenklassifizierung mit KNIME

 

Block 3

Clustering mit Spark

 

Block 4

Graph Analytics von simulierten Chatdaten mit Neo4j

 

Block 5

Berichterstattung und Präsentation Ihrer Arbeit

 

Projekt 2: Data Science

Block 1

In diesem Block stellen wir Ihnen das Projekt vor, damit Sie das Problem klar erkennen und mit dem Dataset beginnen können

 

Block 2

Explorative Datenanalyse und Modellierung

 

Block 3

Vorhersagemodell

 

Block 4

Um die prädiktive Genauigkeit zu verbessern und gleichzeitig die rechnerische Laufzeit und die Modellkomplexität zu reduzieren. raph Analytics von simulierten Chatdaten mit Neo4j

 

Block 5

Datenprodukt

 

Block 6

Arbeiten an der Entwicklung der zweiten Komponente Ihres endgültigen Projekts, eine Präsentation, das  Ihr Datenprodukt begleitet