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Big Data & Data Science

Eine Ausbildung in Big Data vermittelt Dir die Fähigkeiten, um die Berufe im Bereich Big Data auszuüben: Data Analyst, Data Scientist oder auch Data Engineer.
Erfahre, warum und wie Du ein Profi werden kannst. Dank Smartphones, sozialen Netzwerken, vernetzten Objekten und E-Commerce-Shops stehen Unternehmen riesige Datenmengen zur Verfügung. Das ist Big Data.
Durch die Analyse dieser Daten können Erkenntnisse gewonnen werden: Informationen, die genutzt werden können, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Nachfrage der Verbraucher zu verstehen oder die Stärken und Schwächen eines Unternehmens zu erkennen. Dies wird als Data Science bezeichnet.
Data Science und Big-Data-Analysen bieten Unternehmen viele Vorteile. Sie erfordert jedoch die technische Expertise von Fachleuten wie Data Scientists, Data Analysts oder Data Engineers. Um diese Berufe ausüben zu können, ist eine Big-Data-Ausbildung erforderlich.

Es gibt viele gute Gründe, eine Ausbildung in Big Data zu absolvieren. Zunächst einmal ist die Nachfrage extrem hoch. Unternehmen aller Branchen suchen nach qualifizierten Fachkräften, die die in ihren Systemen gespeicherten Daten auswerten können. Die Zahl der offenen Stellen steigt stetig und dieser Trend wird sich in den kommenden Jahren fortsetzen.

Die Datenanalyse macht derzeit ein Zehntel des gesamten IT-Marktes aus, wird aber bald ein Drittel ausmachen. Für viele Organisationen ist sie mittlerweile eine absolute Priorität. Und das betrifft alle Branchen, denn Big Data wird in allen Bereichen eingesetzt: Finanzwesen, Fertigung, Kommunikation, Logistik, Gesundheitswesen, Einzelhandel usw.

Bereits heute übersteigt die Nachfrage nach Spezialisten bei weitem das Angebot an qualifizierten Profilen auf dem Markt. Und dieses Phänomen wird sich in Zukunft noch verstärken, da die Data Science in großem Umfang eingeführt wird und die Menge an unstrukturierten Daten wie Bildern, Tönen oder Videos explodieren wird.

Angesichts dieser hohen Nachfrage sind die angebotenen Gehälter logischerweise sehr attraktiv. Technologiegiganten wie Google, Amazon oder Facebook bezahlen ihre Data Scientists fröhlich, aber auch kleinere Unternehmen versuchen mit allen Mitteln, Big-Data-Experten um sich zu scharen. In Frankreich verdient ein Data Scientist durchschnittlich 50.000 Euro pro Jahr. 

Eine Ausbildung in Big Data sollte Dir mehrere Fähigkeiten vermitteln, die für die Arbeit im Bereich Data Science unerlässlich sind. Insbesondere musst Du lernen, mit den Programmiersprachen Python, Java und C++ umzugehen. Der Umgang mit den wichtigsten Big-Data-Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Hive ist zwingend erforderlich. Techniken wie Data Mining, Data Visualization und Machine Learning gehören ebenfalls zum Arsenal eines Data-Science-Experten. SQL- und NoSQL-Datenbanken und verschiedene Datenstrukturen sollten vor Ihnen keine Geheimnisse haben.

Welche Möglichkeiten bietet eine Big-Data-Ausbildung? Eine solche Ausbildung ermöglicht den Zugang zu verschiedenen Berufen im Bereich Data Science.

Der Datenanalyst analysiert Daten und erstellt automatisierte Systeme, um Informationen aus einer Datenbank abzurufen und Berichte oder Visualisierungen zu erstellen.

Der Datenwissenschaftler geht noch einen Schritt weiter, indem er Machine Learning für tiefere und automatisierte Datenanalysen einsetzt.

Der Data Engineer hat die Aufgabe, die Daten für Analysten und Wissenschaftler bereitzustellen. Er erstellt "Rohre", um Daten aus verschiedenen Quellen in Data Warehouses und andere Plattformen zu leiten, und ist auch für die Aufbereitung der Daten und die Umwandlung in ein für die Analyse geeignetes Format zuständig.

Weitere Berufe im Bereich Big Data sind der Architekt, der Big-Data-Ingenieur, der Business-Analyst oder auch der Machine-Learning-Engineer. Eine Ausbildung in Big Data zu absolvieren, bietet also zahlreiche Karrieremöglichkeiten.

Ein solcher Werdegang ermöglicht den Zugang zu den verschiedenen Berufen im Bereich der Data Science.

Der Data Analyst analysiert Daten, erstellt automatisierte Systeme, um Informationen aus einer Datenbank abzurufen, und stellt Berichte oder Visualisierungen zusammen.
Der Data Scientist nutzt Machine Learning und Deep Learning für tiefere und automatisierte Datenanalysen.
Der Data Engineer hat die Aufgabe, die Daten für Analysten und Wissenschaftler bereitzustellen. Er erstellt "Rohre", um Daten aus verschiedenen Quellen in Data Warehouses und andere Plattformen zu leiten, und ist auch für die Aufbereitung der Daten und die Umwandlung in ein für die Analyse geeignetes Format zuständig.
Weitere Berufe im Bereich Big Data sind der Architekt, der Big-Data-Ingenieur, der Business-Analyst oder auch der Machine-Learning-Engineer. Eine Ausbildung in Big Data zu absolvieren, bietet also zahlreiche Karrieremöglichkeiten.

Um eine Ausbildung in Big Data zu absolvieren, kannst Du Dich für DataScientest entscheiden. Unsere verschiedenen Ausbildungswege ermöglichen es Dir, die Fähigkeiten zu erwerben, die für die Berufe im Bereich Data Science erforderlich sind: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer...
Diese berufsqualifizierenden Ausbildungen werden von Experten entwickelt, um den konkreten Bedürfnissen der Unternehmen gerecht zu werden. 93% unserer Alumni haben innerhalb von maximal 6 Monaten nach ihrer Ausbildung einen Job gefunden.
Alle unsere Kurse verfolgen einen Blended-Learning-Ansatz und können im Bootcamp oder als Weiterbildung absolviert werden. Unsere Weiterbildungen können mit einem Bildungsgutschein finanziert werden! Entdecke unsere Weiterbildungen im Datenbereich!

Viele fragen sich, ob Big Data eines Tages ein Ende haben wird oder ob es seinen Höhepunkt erreicht hat. Was derzeit klar ist, ist, dass die Datenmenge jedes Jahr wächst und dass man Trends nicht ignorieren sollte, um sich besser darauf vorzubereiten. Datenflut:Die wachsende Zahl von Menschen, die hauptsächlich das Internet nutzen, zeigt, dass es mehr Möglichkeiten als je zuvor gibt, Daten zu erstellen und zu sammeln. Indem die IT die Organisation in die Lage versetzt, mit hoher Geschwindigkeit datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wird sie bald zum "Datenhelden", der die Zukunft der Unternehmen mitgestaltet. Zunahme der Datenanalyse : Die Zahl der vernetzten Geräte wird bis 2023 voraussichtlich auf 31 Milliarden ansteigen. Immer mehr Unternehmen beginnen, ihre Vorteile zu erforschen und zu nutzen, um verschiedene Geschäftsziele zu erreichen. Megadaten sind für Marketer von unschätzbarem Wert, und das IoT verleiht ihnen einen zusätzlichen Wert. Neben einer besseren Ausrichtung und Personalisierung von Marketingbotschaften können Unternehmen mithilfe von Big-Data-Experten nützlichere Produkte für ihre Kunden entwickeln. Dies wird Dir helfen, das tatsächliche Potenzial einiger dieser neuen Technologien wie IoT, Machine Learning und Künstliche Intelligenz freizusetzen. Heutzutage verlagern die Unternehmen ihre Big-Data-Projekte in großem Umfang in die Cloud. Die Verlagerung von Daten in die Cloud intensiviert die Einführung der neuesten Funktionen, um Daten in Aktionen umzusetzen. Außerdem werden dadurch die laufenden Wartungs- und Betriebskosten gesenkt. Somit ist zu erwarten, dass in Zukunft mehr Daten in die Cloud verlagert werden. Mehr Nachfrage nach Big Data und analytischen Fähigkeiten: Immer mehr Unternehmen setzen Hadoop und andere Plattformen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen ein, was schnell zu neuen, innovativen Lösungen führen wird. Daher werden sie mehr Experten für Big-Data-Analysen einstellen, um ihren Kunden einen besseren Service zu bieten und ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren.