Zulassungsvoraussetzungen

Kenntnisse in Mathematik, Programmierung (Python), Datenbanken und Informationssystemen sind von Vorteil.

Details

Das Hochschulzertifikat „Big Data: Grundlagen, Methoden und Technologien“ vermittelt fundierte Kenntnisse über die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Im Mittelpunkt stehen technologische Grundlagen, Methoden der Datenanalyse und Anwendungsszenarien. Teilnehmende lernen, wie Daten aus verschiedenen Quellen strukturiert erfasst, gespeichert und weiterverarbeitet werden können. Schwerpunkte sind unter anderem Datenanalyse, explorative Datenanalyse, Data Mining und Machine Learning.

Der Kurs behandelt relevante Datenquellen wie NoSQL-, In-Memory- und spaltenorientierte Datenbanken und zeigt, wie Regressions- und Klassifikationsverfahren sowie Cluster-Algorithmen eingesetzt werden. Darüber hinaus lernen Teilnehmende, Big-Data-Technologien wie Apache Spark, Hadoop, Python und R anzuwenden.

Ein weiterer Fokus liegt auf praktischen Einsatzmöglichkeiten von Big Data in Bereichen wie Industrie 4.0, Internet of Things, Decision Support Systems und Database Marketing. Die vermittelten Kompetenzen befähigen die Teilnehmenden, datengetriebene Prozesse in unterschiedlichen Branchen professionell zu begleiten und strategisch weiterzuentwickeln.

Der Kurs richtet sich an Berufstätige aus der IT, Datenanalyse, Unternehmensberatung sowie an Fachkräfte aus Verwaltung, Forschung und Industrie, die sich im Bereich Big Data spezialisieren möchten. Ziel ist es, den Teilnehmenden das methodische und technische Rüstzeug zu geben, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen und innovative digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Die Prüfungsleistung besteht in der Regel aus einer schriftlichen Abschlussprüfung oder einem praxisorientierten Projektbericht, in dem die gelernten Inhalte angewendet werden. Lernziele sind unter anderem die sichere Anwendung analytischer Verfahren, der souveräne Umgang mit Big-Data-Technologien sowie die Fähigkeit, datenbasierte Geschäftsstrategien zu entwickeln.