Big Data Analytics

Diese Schulung schließt an die Angebote »Big Data Architecture« und »Data Scientist Basic Analytics« an. 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« am selben Ort. 

Inhalte

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.

Veranstaltungsort:

Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin

Teilnahmegebühr: 

1.900 Euro

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung. 

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Falls Sie die Anmeldung über eine Bestellung vornehmen, erbitten wir eine Kopie der Bestellung an "datascientist(at)iais.fraunhofer.de".

Termine und Anmeldung

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Termine
Hinweis: Gemäß Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) unterrichten wir Sie über die Speicherung Ihrer Daten. Die Einwilligung zur Speicherung und Nutzung Ihrer Daten erfolgt freiwillig und kann jederzeit widerrufen werden.
Stornogebühren

Unsere Referenten

Dr. Gunar Ernis hat in der Experimentellen Teilchenphysik promoviert und ist seit 2016 beim Fraunhofer IAIS als Data Scientist tätig. Er beschäftigt sich intensiv mit der Analyse von Daten im industriellen Umfeld (Industrie 4.0) und ist dort in mehreren Projekten aktiv, die sich mit Condition Monitoring und Predictive Maintenance befassen.

PD Dr. Michael Mock ist Senior Scientist am Fraunhofer IAIS. Seine Forschungsinteressen fokussieren auf verteilte Systeme und Echtzeitsysteme. Er hat langjährige Erfahrung in der Leitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie in der Lehre als Privat-Dozent. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind echtzeitfähige Architekturen im Big-Data-Bereich.