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Data Scientist Schulung: Big Data Analytics

Termin:08.11.2018 00:00 bis 09.11.2018 00:00
Veranstaltungsort:

Fraunhofer-Institutszentrum
Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin
Nordrhein-Westfalen
Deutschland

53757 Sankt Augustin
Nordrhein-Westfalen
Deutschland

Zielgruppe:Wissenschaftler
Wirtschaftsvertreter
Kategorie:Seminar / Workshop / Diskussion
Übersicht:

Lernen Sie, wie Analysealgorithmen für eine skalierbare Big-Data-Architektur implementiert werden können. Diese Schulung schließt an die Angebote »Big Data Architecture« und »Data Scientist Basic Analytics« an.

Beschreibung:

Fachkräfte mit Programmiererfahrung und Grundkenntnissen in der Datenanalyse lernen Methoden und Tools zur Analyse von Big Data kennen. Nach der Schulung verstehen Sie, wie Analysealgorithmen für eine skalierbare Big-Data-Architektur implementiert werden und haben Beispiele für Batch- und Streaming-Verarbeitung kennengelernt.

Zielgruppe: Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von großen Datenbeständen ausweiten möchten.Softwareentwickler/-architekten, die Systeme mit analytischen Fragestellungen entwickeln.

Voraussetzung: Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung.

Empfehlung: Kombinieren Sie dieses Angebot mit der Schulung »Big Data Architecture« (06.-07. November 2018)) am selben Ort.

Tag 1

Einführung

Sampling als Ansatz zur Analyse großer Datenmengen

Analyse großer Datenmengen in existierenden IT-Umgebungen

Modellentwicklung und -anwendung in Big-Data-Umgebungen

Analyse von Datenströmen

Tag 2

K-means und Clustering mit Spark

Lineare Regression mit Spark

Übungen zur Datenanalyse mit Spark

Erkennung komplexer Ereignisse für die Betrugserkennung mit Proton

Beispiele für kommerzielle Big-Data-Systeme

Rahmen

Dauer: 2 Tage

Tagungssprache: Deutsch

Maximale Teilnehmerzahl: 12

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Um Anmeldung wird gebeten unter:

https://www.iais.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/big-data-analytics/uebersicht/data-scientist-schulungen/big-data-analytics.html

Hinweise zur Teilnahme:
Weitere Informationen: