糖心vlog官网观看

Read in English (Auf Englisch lesen).

Big Data bezeichnet gro脽e Datens盲tze, die untersucht werden k枚nnen, um Muster, Trends und Zusammenh盲nge aufzudecken. Die Vielzahl an M枚glichkeiten zur Datenerfassung erm枚glicht es, Daten heute in gr枚脽eren Mengen, deutlich schneller und in einer gr枚脽eren Vielfalt an Formaten als je zuvor zu erfassen. Diese neuen, gr枚脽eren und komplexeren Daten werden zusammenfassend als Big Data bezeichnet.

Was macht Big Data 鈥瀏ro脽鈥�?

Obwohl es keine feste Grenze gibt, die Big Data von herk枚mmlichen Daten trennt, gelten Big Data im Allgemeinen als 鈥瀏ro脽鈥�, weil 盲ltere Datenanalysetools sie nicht effektiv und schnell genug verarbeiten k枚nnen.

Die drei Vs von Big Data

Big Data wird allgemein durch die drei Vs definiert: Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).

• Volumen bezieht sich auf die Datenmenge. Bei Big Data geht es um gro脽e Datenmengen.

• Geschwindigkeit bezeichnet die Rate, mit der Daten empfangen werden. Gro脽e Datenmengen werden mit hoher Geschwindigkeit 眉bertragen, oft direkt in den Speicher, anstatt auf einer Festplatte gespeichert zu werden.

• Vielfalt bezieht sich auf die gro脽e Bandbreite an Datenformaten. Big Data kann strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein und als Zahlen, Text, Bilder, Audio und mehr dargestellt werden.

Unternehmen, die Big Data verarbeiten, konzentrieren sich m枚glicherweise auch auf andere Vs wie Value (Wert), Veracity (Richtigkeit) und Variability (Variabilit盲t).

Was treibt das Big Data-Wachstum voran?

Neue Informationstechnologien erm枚glichen die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten in beispiellosem Umfang. Das Internet wird in Deutschland und weltweit immer h盲ufiger genutzt. Dank der fortschreitenden Technologie ist es in viele verschiedene Produkte integriert worden, wodurch zahlreiche neue Datenquellen entstanden sind. Millionen von Menschen, die t盲glich Netflix streamen, Google nutzen und online einkaufen, tragen zum wachsenden Volumen und zur steigenden Komplexit盲t von Big Data bei.

Beispiele 蹿眉谤 Big Data:

• Intelligente Ger盲te (Internet der Dinge): Eine Verbindung zum Internet erm枚glicht es Unternehmen, Daten von Ger盲ten wie Smart-Home-Systemen, Roboterstaubsaugern, Smart-TVs, Mobilger盲ten und tragbaren Fitness-Trackern zu sammeln, die Aktivit盲ten und Nutzungsdaten protokollieren.

• Soziale Medien: Likes, Shares, Posts, Kommentare, wie lange Sie einen Post ansehen 鈥� all diese Informationen gelten als aufschlussreiche Daten 眉ber das Verhalten, die Stimmung und die Vorlieben der Menschen.

• Websites: Unternehmen oder andere Website-Besitzer k枚nnen Seitenbesuche und die allgemeinen Standorte der Besucher verfolgen, feststellen, wie lange Besucher auf einer Seite bleiben, welche Links am h盲ufigsten angeklickt werden und wie sich die Cursorbewegungen verhalten.

• 骋别蝉肠丑盲蹿迟蝉迟谤补苍蝉补办迟颈辞苍别苍: Daten k枚nnen von Kunden stammen, die Produkte sowohl online als auch im Laden kaufen. Preis, Kaufzeitpunkt, Zahlungsmethoden und andere Details liefern einem Unternehmen wertvolle Informationen 眉ber die Kundennachfrage nach seinen Produkten.

• Maschinen: Auch ohne Internetverbindung k枚nnen Stra脽enkameras, Sensoren und medizinische Ger盲te Informationen aufzeichnen.

• Gesundheitswesen: Das Gesundheitssystem ist voller Daten. Datenanalysten k枚nnen aggregierte Informationen zu Gesundheitsakten, Versicherungen und Patientenakten nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Patientenversorgung zu verbessern.

• Regierung: Stadt-, Landes- und Bundesbeh枚rden k枚nnen 蹿眉谤 ihre politischen Entscheidungen Daten aus zahlreichen Quellen nutzen 鈥� beispielsweise Informationen zum Stra脽enverkehr, landwirtschaftliche Ertr盲ge, Wetterdaten und demografische Informationen aus Volksz盲hlungen, um nur einige zu nennen.

Wie wird Big Data genutzt?

Big Data kann von nahezu jedem Unternehmen genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen 蹿眉谤 seine Gesch盲ftst盲tigkeit zu treffen. Ein Unternehmen kann beispielsweise die gesammelten Daten analysieren, um Kundenpr盲ferenzen besser zu verstehen und wirkungsvolle Gesch盲ftsstrategien zu entwickeln.

Big Data im Gesundheitswesen kann genutzt werden, um h盲ufige Krankheitssymptome zu identifizieren oder zu entscheiden, wie viel Personal zu einem bestimmten Zeitpunkt auf einer Krankenhausstation eingesetzt werden soll. Regierungen k枚nnen Verkehrsdaten nutzen, um neue Stra脽en zu planen oder Kriminalit盲tsraten oder Terrorrisiken zu erfassen, um ihre Ma脽nahmen entsprechend anzupassen.

Datenanalysten und andere Fachleute, die mit Big Data arbeiten, k枚nnen die folgenden Tools und Methoden verwenden:

Pr盲diktive Analytik: Mithilfe von Vorhersagemodellen und maschinellem Lernen k枚nnen Analysten Daten nutzen, um die Wahrscheinlichkeit zuk眉nftiger Ereignisse oder Trends vorherzusagen.

Echtzeitanalyse: Bei der Echtzeitanalyse handelt es sich um den Prozess der Analyse und Nutzung von Daten genau in dem Moment, in dem sie in eine Datenbank eingehen, um schnelle Entscheidungen treffen zu k枚nnen. Ein Beispiel hier蹿眉谤 ist, wenn ein Bankensystem eine Zahlung als potenziell betr眉gerisch kennzeichnet, weil sie au脽erhalb des Landes erfolgt.

Data Mining: Data Mining bezeichnet einen Prozess, bei dem riesige Datenmengen nach Mustern, Trends und Zusammenh盲ngen durchsucht werden. Das Erkennen von Beziehungen zwischen Datenpunkten ist 蹿眉谤 Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen 鈥� eine Form k眉nstlicher Intelligenz, die kontinuierlich lernt und sich verbessert 鈥� hilft, Trends vorherzusagen und Muster in gro脽en Datens盲tzen zu erkennen. Maschinelles Lernen kann bei der Anpassung an neue Datenmengen hilfreich sein. Erfahren Sie, wie Sie Data Science und maschinelles Lernen 蹿眉谤 Big Data mit Apache Spark skalieren.

Deep Learning: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf k眉nstlichen neuronalen Netzwerken basiert und den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachahmt. Es wird h盲ufig in der Sprach- und Texterkennung sowie in der Computer-Vision-Technologie eingesetzt.

Data Warehouses: Data Warehouses speichern riesige Mengen historischer Daten. Die Daten werden in der Regel bereinigt und organisiert und k枚nnen sp盲ter zur Analyse abgerufen werden.

Hadoop: Hadoop ist ein Software-Framework zum Speichern und Verarbeiten gro脽er Datenmengen, das 眉ber mehrere Computercluster hinweg funktioniert. Die einfache Skalierbarkeit und die M枚glichkeit, verschiedene Datentypen gleichzeitig zu speichern, haben Hadoop zur bevorzugten Plattform 蹿眉谤 die Verarbeitung von Big Data gemacht. Lernen Sie, sich im Bereich Big Data zurechtzufinden und Hadoop zu verstehen, mit dem Big Data-Kurs der UC San Diego.

Apache Spark: Apache Spark ist ein Software-Framework, das Datenanalyse mit k眉nstlicher Intelligenz kombiniert. Es kann Analysen gro脽er Datens盲tze oft schneller durchf眉hren als Hadoop.

Ich hatte mich nie wirklich 蹿眉谤 einen datenorientierten Menschen gehalten, aber die Art und Weise, wie das Programm vermittelt wurde, war leicht verst盲ndlich. 鈥� zum Abschluss des IBM Data Science-Zertifikats

Karriere im Bereich Big Data

Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums wachsen Arbeitspl盲tze in den Bereichen Technologie, Daten und KI am schnellsten. Besonders stark wird die Nachfrage nach F盲higkeiten in KI, Big Data, Netzwerken und Cybersicherheit zunehmen []. Werfen Sie einen genaueren Blick auf einige Berufe, die Big Data in unterschiedlichen Funktionen nutzen.聽

Data Analyst: Ein Data Analyst sammelt, bereinigt, interpretiert und erstellt Datenmodelle. Data Analysts k枚nnen in verschiedenen Branchen arbeiten, darunter Wirtschaft, Wissenschaft und Gesundheitswesen.

Data Engineer: Data Engineer erstellen und pflegen die Dateninfrastruktur, einschlie脽lich Data Warehouses, Pipelines und andere Formen der Datenorganisation, die Analysten 蹿眉谤 Vorhersagen oder andere Interpretationen nutzen k枚nnen. Big Data Engineers nutzen hier蹿眉谤 Software, die es ihnen erm枚glicht, gro脽e Datenmengen zu verarbeiten.

Data Scientist: Ein Data Scientist verwendet im Allgemeinen mathematische oder statistische Kenntnisse, um Algorithmen, Modelle und andere Analysetools zu erstellen, die bei der Organisation und Interpretation von Daten helfen.聽

Business Intelligence (BI) Analyst: BI Analysts analysieren Gesch盲ftsdaten wie Verkaufsinformationen oder Kennzahlen zur Kundenbindung, um umsetzbare Erkenntnisse zur Leistung eines Unternehmens zu gewinnen.聽

Business Analyst: Business Analysts sammeln Daten zu betrieblichen Problemen in Unternehmen oder anderen Organisationen. Sie k枚nnen Daten nutzen, um Gesch盲ftseinblicke und L枚sungen 蹿眉谤 Probleme in der Produktion, der Personalbesetzung oder anderen damit verbundenen Aspekten zu finden.

Marketinganalyst: Marketinganalysten sammeln Informationen 眉ber aktuelle oder potenzielle Kunden, Marktbedingungen oder Aktivit盲ten der Wettbewerber. Die gesammelten Daten dienen dann dazu, zu verstehen, wie ein Unternehmen durch Marketingtaktiken oder Produktanpassungen reagieren kann.

Erfahren Sie auf 糖心vlog官网观看, wie Sie Big Data nutzen k枚nnen

Durch die Analyse von Big Data k枚nnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ihre Abl盲ufe optimieren und datenbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen, in den Bereichen Finanzen und Marketing treffen. Die Einbindung von Big Data in Ihre Karriere kann Ihnen neue Erkenntnisse bringen, und die Bedeutung von Daten wird voraussichtlich weiter zunehmen.

Mit dem Data Analytics-Zertifikat von Google erlernen Sie wichtige Analysetools und -f盲higkeiten und bauen in Ihrem eigenen Tempo gefragte F盲higkeiten auf. Verf眉gen Sie bereits 眉ber fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse? Dann sollten Sie das Google Advanced Data Analytics-Zertifikat in Betracht ziehen, um Ihr Wissen zu erweitern und neue Karrierechancen zu er枚ffnen.