Data Science And Big Data Analytics Training - Experteach

Published Dec 23, 20
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Jobprofil Und Aufgaben: Was Ein Data Scientist Wirklich

Einfachstes Erstellen von Data Lakes und Analysen Das Einrichten und Verwalten von Data Lakes ist mit vielen manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben wie dem Laden, Umwandeln, Sichern und Prüfen des Datenzugriffs verbunden. AWS Lake Formation automatisiert viele dieser manuellen Schritte und reduziert die Zeit, die für den Aufbau eines erfolgreichen Data Lakes benötigt wird, von Monaten auf Tage.

AWS bietet umfassende Kontrollwerkzeuge, mit denen Sie die Kosten für Speicherung und Analyse gewaltiger Datenmengen gering halten können, einschließlich Funktionen wie Intelligent Tiering für die Datenspeicherung in S3 und Funktionen zur Senkung der Kosten für Rechenleistung, wie das Auto Scaling, Sicherungspläne und die Integration mit den EC2-Spot-Instances. Umfangreich und offen Wir bieten das breit gefächertste und umfangreichste Portfolio an speziell entwickelten Analysewerkzeugen, sodass Sie mit dem für die Aufgabe am besten geeigneten Werkzeug schnell Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können.

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Sichere Infrastruktur für die Analyse Die Sicherung riesiger Datenmengen ist eine der größten Herausforderungen für die meisten Organisationen. Neben all den Zertifizierungen und bewährten Methoden, die Sie von AWS erwarten können, verfügen wir auch über Sicherheitsfunktionen, die Ihnen helfen sollen, Ihre Richtlinien und Branchenvorschriften einzuhalten. Beispielsweise bietet AWS Lake Formation eine dienstübergreifende, detaillierte Zugriffskontrolle auf Daten, während Amazon Macie dabei hilft, sensible Daten zu finden, die versehentlich am falschen Ort gespeichert wurden, und Amazon Inspector unterstützt Sie, Konfigurationsfehler zu erkennen, die zu Sicherheitsverletzungen führen könnten.

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The Great White is considered to be the King of the Ocean. This is because the great White is on top of its game. Imagine if you could be on top of the game in the ocean of Big Data!Big Data is everywhere and there is almost an urgent need to collect and preserve whatever data is being generated, for the fear of missing out on something important.

Business Analytics / Artificial Intelligence / Big Data - Digitale  Transformation - jetzt die Chancen aktiv nutzen!strategy-transformation.comBarc beleuchtet Einsatzmöglichkeiten von Big Data und Analyticsbigdata-insider.de


What we do with it is all that matters right now. This is why Big Data Analytics is in the frontiers of IT. Big Data Analytics has become crucial as it aids in improving business, decision makings and providing the biggest edge over the competitors. This applies for organizations as well as professionals in the Analytics domain.

If you are still not convinced by the fact that Big Data Analytics is one of the hottest skills, here are 10 more reasons for you to see the big picture. eduvision. Jeanne Harris, senior executive at Accenture Institute for High Performance, has stressed the significance of analytics professionals by saying, “…data is useless without the skill to analyze it.” There are more job opportunities in Big Data management and Analytics than there were last year and many IT professionals are prepared to invest time and money for the training.

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Der Data Science Knowledge Stack mit Beispielen für jede Ebene. Foto: Benjamin AunkoferEin Data Scientist arbeitet im Schwerpunkt mit Daten und die liegen selten direkt in einer CSV-Datei strukturiert vor, sondern in einer oder in mehreren Datenbanken, die ihren eigenen Regeln unterliegen. Insbesondere Geschäftsdaten, beispielsweise aus dem ERP- oder CRM-System, liegen in relationalen Datenbanken vor, oftmals von Microsoft, Oracle, SAP oder eine Open-Source-Alternative.

Andere Arten von Datenbanken, sogenannte NoSQL-Datenbanken (Not only SQL) beruhen auf Dateiformaten, einer Spalten- oder einer Graphenorientiertheit. Beispiele für verbreitete NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra oder Neo4J.Ein Data Scientist muss demnach mit unterschiedlichen Datenbanksystemen zurechtkommen und mindestens SQL - den Quasi-Standard für Datenverarbeitung - sehr gut beherrschen. Liegen Daten in einer Datenbank vor, können Data Scientists einfache Analysen bereits direkt auf der Datenbank ausführen.

Für einmalige Aktionen kann ein Export als CSV-Datei reichen, doch bereits hier sind Parameter zu berücksichtigen, beispielsweise sinnvolle Trennzeichen, Encoding, Textqualifier oder Splits bei besonders großen Daten. Bei direkten Datenanbindungen kommen Schnittstellen wie REST, ODBC oder JDBC ins Spiel. Etwas Kenntnis über Socket-Verbindungen und Client-Server-Architekturen zahlt sich dabei manchmal aus.

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Viele Daten liegen nicht strukturiert in einer Datenbank vor, sondern sind sogenannte unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten aus Dokumenten oder aus Internetquellen. Auch hier sehen sich Analysten mit Schnittstellen konfrontiert, beispielsweise zu Social-Media-Kanälen. Manchmal sollen Daten in nahezu Echtzeit analysiert werden, wie es oft bei Maschinen- oder Finanzdaten der Fall ist.

Programmiersprachen sind für Data Scientists Werkzeuge, um Daten zu verarbeiten und die Verarbeitung zu automatisieren. Data Scientists sind in der Regel keine richtigen Software-Entwickler und tatsächlich müssen sie sich nicht um Software-Sicherheit oder -Ergonomie kümmern. Ein gewisses Basiswissen über Software-Architekturen kann allerdings hilfreich sein, denn immerhin sollen manche Programme der statistischen Auswertung oder des maschinellen Lernens in eine IT-Landschaft integriert werden ( eduvision training ).

Auf dem Level der Programmiersprache gibt es beim Arbeitsalltag eines Data Scientists bereits viele Fallstricke, die in der Programmiersprache selbst begründet sind, denn jede hat ihre eigenen Tücken. Details entscheiden darüber, ob eine Analyse richtig oder falsch abläuft: Beispielsweise ob Datenobjekte als Kopie oder als Referenz übergeben oder wie NULL-Werte behandelt werden.

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Diese Tools sind nicht unbedingt selbsterklärend und auch deshalb gibt es ein vielfältiges Zertifizierungsangebot für diverse Data Science Tools. Viele (wenn nicht die meisten) Data Scientists arbeiten lieber direkt mit einer Programmiersprache, doch reicht diese alleine nicht aus, um effizient statistische Datenanalysen oder Machine LearningMachine Learning zu betreiben: Wir verwenden Data-Science-Bibliotheken, also Pakete (Packages), die uns Datenstrukturen und Methoden als Vorgabe bereitstellen und die Programmiersprache somit erweitern, damit allerdings oftmals auch neue Tücken erzeugen.

Die Verwendung derartiger Bibliotheken will jedoch gelernt sein und erfordert für die zuverlässige Anwendung daher Einarbeitung und Praxiserfahrung. Geht es um Big DataBig Data Analytics, also die Analyse von besonders großen Daten, betreten wir das Feld von Distributed Computing (Verteiltes Rechnen). Tools (bzw. Frameworks) wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Apache Flink ermöglichen es, Daten zeitlich parallel auf mehren Servern zu verarbeiten und auszuwerten.

B. Mahout, MLlib und FlinkML.Ein Data Scientist ist nicht einfach nur ein Bediener von Tools, sondern nutzt die Tools, um seine Analyse-Methoden auf Daten anzuwenden, die er für die festgelegten Ziele ausgewählt hat - eduvision kurse . Diese Analyse-Methoden sind beispielweise Auswertungen der beschreibenden Statistik, Schätzverfahren oder Hypothesen-Tests. Etwas mathematischer sind Verfahren des maschinellen Lernens zum Data Mining, beispielsweise Clusterung oder Dimensionsreduktion oder solche in Richtung automatisierter Entscheidungsfindung durch Klassifikation oder Regression.

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Ein Data Scientist muss Unter- und Überanpassung erkennen können und er muss beweisen, dass die Vorhersageergebnisse für den geplanten Einsatz akkurat genug sind. Spezielle Anwendungen bedingen spezielles Wissen über Machine Learning bzw. Deep Learning, was beispielsweise für die Themengebiete der Bilderkennung (Visual Computing) oder der Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processiong) zutrifft.

Aus diesem Grund ist Data Science so vielfältig. Betriebswirtschaftler brauchen Data Scientists um Finanztransaktionen, Kundenverhalten oder Lieferantensituationen zu analysieren. Naturwissenschaftler wie Geologen, Biologen oder Experimental-Physiker nutzen ebenfalls Data Science, um ihre Beobachtungen mit dem Ziel der Erkenntnisgewinnung zu machen. Ingenieure möchten die Situation und Zusammenhänge von Maschinenanlagen oder Fahrzeugen besser verstehen und Mediziner interessieren sich für die bessere Diagnostik und Medikation bei ihren Patienten.

Wer Analysen für Kaufleute, Ingenieure, Naturwissenschaftler, Mediziner, Juristen oder andere Interessenten machen möchte, muss sie auch fachlich verstehen können. Während die Data Science Pioniere längst hochgradig spezialisierte Teams aufgebaut haben, suchen beispielsweise kleinere Unternehmen eher den Data-Science-Allrounder, der vom Zugriff auf die Datenbank bis hin zur Implementierung der analytischen Anwendung das volle Aufgabenspektrum unter Abstrichen beim Spezialwissen übernehmen kann.

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