Big Data - was ist das?

Big Data ist die Sammlung und Analyse unstrukturierter Datenströme. Dazu gehören neben den klassischen Daten in Tabellenform auch allgemeine Texte, Musik, Videos, Bewegungsdaten ...

So können z. B. Telefonate aufgezeichnet, in Text umgewandelt und nach Stichwörtern ausgewertet werden oder Spam-Filter für SMS und Emails entwickelt werden. Auch Warenkorbanalysen, Übersetzungen und das autonome Fahren sind Beispiele für die Nutzung von Big Data.

 

Big Data und maschinelles Lernen

Das Ziel von BIG DATA ist, aus dem kontinuierlichen Strom an Daten ein geeignetes Sample zu ziehen und nach nutzbaren Mustern auszuwerten. Dabei kommen heute hauptsächlich computerunterstützte Methoden (maschinelles Lernen) zum Einsatz.

Big Data und Data Mining Algorithmen

Beim maschinellen Lernen werden Data Mining Algorithmen - wie k-nächste Nachbarn, Naïve Bayes, Entscheidungsbäume, Lineare Regression, Regressionsbäume, Modellbäume, Neuronale Netze, Warenkorbanalyse – Assoziierungsregeln, k-Mittelwert Cluster, Random Forest u.v.m. - umgesetzt.

Big Data - Data Science

Data Science ist eine junge Disziplin. Diese Wissenschaft nutzt Technologien aus den Gebieten Data Mining und maschinellem Lernen, um Muster in den Daten zu entdecken, die zu neuem Wissen führen und in der Folge dem Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen.

Big Data - wie geht's weiter?

Ist Big Data eine Modeerscheinung, ein neuer Begriff, ein neuer Hype?
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Die Chronologie von Big Data

1970 - 1985 Decision Support
1980 - 1990 Executive Support
1990 - 2000 OLAP-Systeme (Pivottabellen)
1989 - 2005 BI (Schwerpunkt Reporting)
2005 - 2010 Analytics (Data Mining)
2010 - BIG DATA
? Massive Daten

Der Schwerpunkt unserer Seminarreihe 2017

Die Themen Data Science mit Big Data, Datamining, Statistik und R bilden die Schwerpunkte unserer diesjährigen Seminarreihe --> Seminare und Workshops