Big Data Technologien

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 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 es, 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? weiterlesen

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

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Massive Daten

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