Für wen eignet sich das Zertifikatsstudium „Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien“?

Das Hochschulzertifikat richtet sich an Berufstätige und Studierende, die sich fundierte Kenntnisse im Bereich Big Data und Data Science aneignen möchten. Besonders geeignet ist der Kurs für IT-Fachkräfte, Datenanalystinnen und Datenanalysten, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger aus Bereichen wie Wirtschaft, Naturwissenschaften oder Technik, die mit großen Datenmengen arbeiten oder künftig Datenprojekte verantworten wollen. Auch für Beschäftigte in Unternehmen, Verwaltungen oder Forschungseinrichtungen, die datenbasierte Entscheidungen treffen und digitale Transformationsprozesse unterstützen möchten, ist das Studium relevant.

Welche formalen Zulassungsvoraussetzungen gibt es?

Für die Zulassung zum Zertifikatsstudium „Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien" an der Wilhelm Büchner Hochschule ist kein bestimmter Schulabschluss erforderlich. Die Teilnahme ist ohne Abitur und ohne Numerus Clausus (NC) möglich; es gibt keine gesetzlichen Zugangsbeschränkungen. Das Programm richtet sich sowohl an Personen mit Hochschulreife als auch an Berufspraktikerinnen und Berufspraktiker ohne akademische Qualifikation. Empfohlen werden jedoch Vorkenntnisse in Mathematik, Programmierung (insbesondere Python), Datenbanken und Informationssystemen, um den Lernstoff effizient bearbeiten zu können.

Persönliche Voraussetzungen sind ein grundlegendes Interesse an Datenanalyse und digitalen Technologien sowie die Bereitschaft, sich selbstständig neue Methoden anzueignen. Vorteilhaft sind analytisches Denkvermögen, erste Erfahrung im Umgang mit Software-Tools aus dem Bereich Datenverarbeitung sowie die Fähigkeit, strukturiert und eigenverantwortlich zu lernen. Englischkenntnisse erleichtern den Zugang zur Fachliteratur und zu IT-spezifischen Begriffen. Für das 2-monatige Fernstudium solltest du etwa 20 Stunden pro Woche für das eigenständige Lernen einplanen.

Welche Themen und Kompetenzen vermittelt das Nano Degree „Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien“?

Im Nano Degree „Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien“ der Wilhelm Büchner Hochschule setzt du dich intensiv mit den zentralen Aspekten der Verarbeitung großer Datenmengen auseinander. Der Kurs vermittelt dir praxisnahes Fachwissen und methodische Kompetenzen für die digitale Datenanalyse und den Umgang mit modernen Big Data-Technologien. Zu den inhaltlichen Schwerpunkten gehören:

• Datenanalyse und Datenaufbereitung: Grundlagen zur Verarbeitung und Strukturierung großer Datenmengen inklusive praktischer Modelle und Werkzeuge.
• Explorative Datenanalyse: Statistische Methoden zur Untersuchung und Visualisierung von Daten.
• Big Data Datenquellen: Einsatz und Charakteristika von NoSQL-Datenbanken, In-Memory-Datenbanken und spaltenorientierten Datenbanksystemen.
• Data Mining und Machine Learning: Grundlagen und Verfahren zum Erkennen von Mustern in großen Datenbeständen.
• Regressions-, Klassifikations- und Clusterverfahren: Mathematische und algorithmische Methoden zur Analyse und Gruppierung von Daten.
• Technologien und Tools für Big Data: Anwendung von Apache Spark, Hadoop, Python und R zur Lösung realer Datenprobleme.
• Big Data-Anwendungsfelder: Beispiele aus Industrie 4.0, Internet of Things (IoT), Entscheidungsunterstützungssystemen und Marketing.

Nach Abschluss bist du in der Lage, methodisch fundierte Datenanalysen durchzuführen, passende Technologien für konkrete Big Data-Projekte auszuwählen und wesentliche Qualitätssicherungsaspekte bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu beachten. Du entwickelst außerdem ein Verständnis für zukunftsorientierte Anwendungsbereiche wie Smart City, digitale Geschäftsmodelle oder datengetriebene Entscheidungsprozesse.