- Следующая дата:
- Durchführung nur auf Anfrage
- Общая продолжительность:
- 594 Stunden in 66 Tage
- Практика:
- Nein
- язык обучения:
- Englisch
- Deutsch
- Вид мероприятия:
- Weiterbildung
- Форма предложения:
- Virtuelles Klassenzimmer
- Angebote für Unternehmen Jetzt Anfragen
- Время проведения:
- Tagesveranstaltung
- Участники мин.:
- 1
- Участники макс.:
- 15
- Цена:
- keine Angaben
- Поддержка:
- Qualifizierungschancengesetz
- Bildungsgutschein
- Вид документа об образовании:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Итоговый экзамен:
- Nein
- Окончательный титул:
- MCSA Machine Learning; MCSE: Data Management & Analytics
- Сертификация курса:
- SGB III-Maßnahmezulassung
- Номер мера:
- 955-362-2024
- Курсы только для женщин:
- Nein
- Присмотр за детьми:
- Nein
- Ссылка на курс:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Website
- Качество информации:
- Suchportal Standard Plus
- Целевые группы:
- Personen mit IT-Erfahrung bzw. IT-Ausbildung, Datenbankadministratoren, Datenbankentwickler, Business-Intelligence-Profis, Personen die große Datenmengen analysieren und präsentieren möchten,
- Профессиональные условия:
- IT Kenntnisse
- Технические условия:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:
- C 1415-35-20 Andere Datenbankprogramme
- C 1430-15-25 Andere Datenbanksysteme - Administration und Zertifizierungen
- C 1430-15-10 Datenbankadministration - allgemein
- C 1435-15-10 Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
- C 1435-15-15 MS SQL Server - Datenbankentwicklung, -programmierung und Zertifizierungen
Содержание
Dieses Bildungsangebot legt den Schwerpunkt auf die Operationalisierung von Microsoft Azure Machine Learning und Big Data mit R Server und SQL R Services. Es richtet sich daher an Datenwissenschaftler (sog. Data Scientists), Datenanalysten und BI Professionals die große Datensätze mit R verarbeiten und zur Analyse Azure Cloud Services nutzen möchten.
Diese besteht aus folgenden Modulen:
MOC 20773 Analyzing Big Data with Microsoft R
Der Schwerpunkt dieses Seminars liegt auf der Verwendung von Microsoft R Server für das Erstellen und Ausführen von Analysen über große Datensätze und auf dem Einsatz in Big-Data-Umgebungen wie Hadoop- oder Spark-Cluster oder einer SQL-Server-Datenbank.
Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierungen als Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA): Machine Learning und Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) Data Management and Analytics genutzt werden.
Der Kurs bereitet Sie auf die Prüfung 70-773 vor.
MOC 20774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning
Das Seminar vermittelt das nötige Wissen für die Analyse und Präsentation von Daten mithilfe von Azure Machine Learning. Außerdem bietet es eine Einführung in die Verwendung von Machine Learning mit Big-Data-Tools wie HDInsight und R Services.
Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierungen als Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA): Machine Learning und Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) Data Management and Analytics genutzt werden.
Der Kurs bereitet Sie auf die Prüfung 70-774 vor.
MCSE Data Management & Analytics
MOC 20768 Developing SQL Data Models
Das Training konzentriert sich auf die Implementierung multidimensionaler Datenbanken mit SQL Server Analysis Services (SSAS) und die Erstellung tabellarischer semantischer Datenmodelle für die Analyse mit SSAS.
Agile Scrum: Foundation
Agile Scrum Methoden und Praktiken verhelfen zu einer erfolgreichen Zusammenarbeit eines Teams während eines Projektes. Die Teammitglieder lernen, mit sich veränderten Bedingungen während eines Projektes umzugehen und trotzdem die gesetzten Projektziele zu erreichen.
Vor Trainingsbeginn finden ein Beratungsgespräch und ggf. ein Einstufungstest statt.
Wir erstellen, je nach Ihren Vorkenntnissen und beruflichen Perspektiven, einen individuellen Lehr- und Weiterbildungsplan für Sie.
Wir unterstützen Sie bei der Überarbeitung Ihrer Bewerbungsunterlagen und bei der Jobsuche während der Weiterbildung.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 15.10.2024, последнее обновление на 20.02.2025