Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) - Praxis

Целевые группы:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) - Praxis weiterbilden wollen.

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Технические условия:

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Содержание

Der Hype um Big Data mag vor einigen Jahren seinen Höhepunkt erreicht haben, aber Big Data ist noch lange nicht vorbei.


Stattdessen ist Big Data die Grundlage für einige der spannendsten Technologien von heute: Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Data Science stützen sich auf Big Data, d. h. auf Daten, die aufgrund ihrer Geschwindigkeit, ihres Volumens oder ihrer Vielfalt nicht einfach mit herkömmlichen Methoden gespeichert oder analysiert werden können.

Tauchen Sie in das Thema Big Data ein und verstehen, wie es funktioniert und unser modernes Datenuniversum prägt. Sie werden die Beziehung von Big Data zu KI, Data Science, Social Media und dem Internet der Dinge (IoT) kennenlernen.

Sie werden auch ethische Fragen erörtern, die hinter der Nutzung von Big Data stehen. Außerdem lernen Sie Techniken kennen, die bei der Analyse von Big Data zum Einsatz kommen, darunter Data Mining und Predictive Analytics.

Big Data Definitionen
- Wie Big Data KI beeinflusst
- Das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt von Big Data
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Soziale Medien und das Internet der Dinge
- Data Warehouses, Data Lakes und die Cloud
- Edge-Computing und Fog-Computing

Wie wird Big Data genutzt?
- Big Data für die Geschäftsstrategie
- Big Data für Kundeninteraktionen
- Big Data für Anwendungen

Big Data und Datenwissenschaft
- Zehn Wege, wie sich Big Data von Small Data unterscheidet
- Die drei Facetten der Datenwissenschaft
- Datenwissenschaft ohne Big Data
- Big Data ohne Datenwissenschaft

Ethik in Big Data
- Big Data und Datenschutz
- Daten-Governance

Daten Logik
- Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten
- Batch-Verarbeitung versus Stream-Verarbeitung
- Verteilte Speicherung und Verarbeitung
- Eine sich entwickelnde Datenlandschaft

Analysieren von Big Data
- Herausforderungen bei der Datenaufbereitung
- Visualisierung von Big Data
- Data Mining
- Text-Analytik
- Sentiment-Analyse
- Prädiktive Analytik
- Anomalie-Erkennung


Vor zehn Jahren befanden wir uns mitten in der Big-Data-Revolution, als das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten die Systeme zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren dieser Daten völlig überforderte. Jetzt befinden wir uns mitten in einer Revolution der künstlichen Intelligenz, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Big Data nicht verschwunden oder irrelevant geworden ist. Vielmehr ist Big Data zur neuen Normalität geworden. Daten sind allgegenwärtig und in der Tat ist es Big Data, die künstliche Intelligenz ermöglicht. Sie werden verstehen, wie sich Big Data parallel zu Social Media und dem Internet der Dinge entwickelt hat. Sie werden sehen, wie es der unternehmerischen Analytik einen unerwarteten Mehrwert verschafft hat, indem es Geschäftsstrategien und Kundeninteraktionen verbessert hat. Sie werden einige der gängigen Ansätze zur Analyse von Big Data und die sich entwickelnden Methoden zur Umsetzung der Erkenntnisse kennenlernen und Sie werden sehen, wie Big Data mit Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zusammenhängt. Dabei werden Ihnen wichtige Themen rund um Data Governance und Datenschutz bewußt werden.


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