Die 8 besten Big-Data-Kurse für Absolventen im Jahr 2022, um Ihre Karriere voranzutreiben
Veröffentlicht: 2021-01-03Inhaltsverzeichnis
Große Daten?
Das enorme Datenwachstum vollzieht sich in einer beispiellosen Geschwindigkeit. Schauen wir uns einige erstaunliche Zahlen an: Weltweit wird erwartet, dass die Datenmenge bis 2025 auf 175 Zettabyte anwächst. Allein im Jahr 2020 werden voraussichtlich über 200 Milliarden Geräte riesige Datenmengen erzeugen. In den letzten Jahren werden immer mehr Daten generiert als in der gesamten Geschichte davor.
Seit 2012 hat Big Data mehr als 8 Millionen Arbeitsplätze in den USA und weitere 6 Millionen weltweit geschaffen.
Suchen Sie in diesen Zeiten der wirtschaftlichen Abschwächung einen Jobwechsel oder vielleicht einen Karrierewechsel? Haben Sie darüber nachgedacht, einen Karrierewechsel in den Technologien der nächsten Generation wie Big Data vorzunehmen?
Warum ist Big Data eine großartige Karriereoption?
Laut einer von Mckinsey durchgeführten Studie werden bis 2036 90 % der Jobs automatisiert sein, und 30 % dieser Jobs werden Big-Data-Technologie nutzen. Diese Zahlen zeigen, dass Big Data sehr gefragt ist. Aber es gibt viele Gründe für die hohe Nachfrage nach Big Data:
- Big Data wirkt sich auf die Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen aus, da mehr Daten in diese Machine-Learning-Modelle eingespeist werden, sie robuster werden und ja, mit größerer Genauigkeit.
- Das Fehlen von Big Data führt zu einem Scheitern oder Verlust des Projektmanagements, da eine Big Data-basierte Analyse verschiedene Parameter wie Trends, Muster und andere verwandte Muster zeigt, an denen das Projekt gearbeitet hat.
- Predictive Analytics ist weit verbreitet, um zukünftige Vorhersagen zu treffen und Risiken oder Chancen für die Zukunft zu identifizieren. Predictive Analytics nutzte Big-Data-Techniken wie Data Mining, Modellierung und KI/ML, um Unternehmen bei der Erstellung von Zukunftsanalysen zu unterstützen.
- Durch die Benutzererfahrung kann Big Data Daten aus Anrufprotokollen, Social-Media-Plattformen, Feedback-Formularen, Website-Protokollen und Produktbewertungen sammeln. Dies hilft Unternehmen, ihr Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie für ihre Produkte oder Dienstleistungen werben.
- Je mehr Daten in der Cloud verfügbar sind, desto wahrscheinlicher ist Datendiebstahl. Dies führt zu einem Bedarf an mehr Cybersicherheitsexperten, die wachsende Datenmengen analysieren und erforderliche Maßnahmen zur Verhinderung von Datendiebstahl ergreifen können.
Mit dem technologischen Fortschritt werden die Karrieremöglichkeiten im Bereich Big Data weiter wachsen und die mit Big Data verbundenen Fähigkeiten werden stark nachgefragt.
Big Data wird überall genutzt, aber bestimmte Branchen, die am meisten von Big Data profitieren, sind Gesundheitswesen, Banken, Medien, Einzelhandel sowie Energie und Versorgung. Derzeit ist Big Data Analytics der beste Karriereschritt, den Sie machen können, da in den nächsten fünf Jahren die Nachfrage nach kompetenten Big Data-Experten steigen wird und damit mehr Beschäftigungsmöglichkeiten in diesem Bereich.
Laut dem Magazin Entrepreneur haben Unternehmen, die Big Data in ihrem Betrieb nutzen, eine Gewinnsteigerung zwischen 8-10 % und eine durchschnittliche Reduzierung der Gesamtkosten um 10 % erlebt.
Es besteht eine steigende Nachfrage nach Big-Data-Analytics-Fähigkeiten, aber dies ist eine unbestreitbare Tatsache, dass auf der Angebotsseite weltweit ein erhebliches Defizit an den richtigen Fachleuten besteht.
Obwohl Big Data einer der gefragtesten Jobs mit hochbezahlten Gehältern ist, gibt es viele unbesetzte Stellen, da die erforderlichen Fähigkeiten fehlen.
Der Karriereweg des Big Data Analysten
Den Big-Data-Profis stehen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen; Sie müssen nur die Grundlage ihres Potenzials und ihrer Interessen erkunden. Einige der häufigsten Karrierewege, die Big-Data-Experten einschlagen können, sind Data Scientist, Big Data Engineers, Big Data Analyst, Data Visualization Developer, Machine Learning Engineer, Business Intelligence Engineer, Business Analytics Specialist und Machine Learning Scientist.
Die 10 gefragtesten Big-Data-Fähigkeiten, die Ihnen 2020 eine lukrative Karriere bescheren, sind:
- Analytik
- Datenvisualisierung
- Kenntnisse in Business Domains und Big Data Tools
- Programmierung
- Probleme lösen
- Strukturierte Abfragesprache (SQL)
- Data-Mining
- Technische Fähigkeiten
- Kenntnisse in Public und Hybrid Clouds
- Arbeitserfahrung
Um die oben genannten Big Data-Fähigkeiten zu erwerben, müssen Fachleute einen Big Data-Kurs belegen, sei es im Klassenzimmer oder online.
Hier ist die Liste der besten Data Science-Kurse, die Sie mit den erforderlichen Fähigkeiten ausstatten:
Die besten Big-Data-Kurse
1. Executive PG Program in Data Science (upGrad)
Mit diesem 12-monatigen Data Science-Onlinekurs können Sie Ihre Karriere mit Indiens Nr. 1-Zertifizierungsprogramm PG Diploma in Data Science des International Institute of Information Technology, Bangalore, starten. Die Studierenden erhalten je nach Vorbildung und Berufswunsch fünf Spezialisierungsoptionen zur Auswahl. Dazu gehören Natural Language Processing, Deep Learning, Business Analytics, Business Intelligence/Data Analytics und Data Engineering.
Außerdem können sie Branchen-Mentoring, engagierte Karriereunterstützung erhalten und vierzehn Programmiertools und -sprachen lernen. Das Programm ist für fast jeden geeignet, von Ingenieuren, Marketing- und Vertriebsexperten, Fachexperten, Software- und IT-Experten bis hin zu Studienanfängern. Die Mindestvoraussetzung für die Zulassung ist ein Bachelor-Abschluss, wobei keine Programmiererfahrung erforderlich ist.
Der Kurs bietet erstklassige Lehrinhalte von Branchenführern und erstklassigen Dozenten in Form von Videos, Fallstudien und Projekten.
2. IBM Data Science-Zertifizierung
Wenn Sie eine Karriere in Data Science oder Machine Learning anstreben, dann ist dies einer der besten Data Science-Kurse, die online verfügbar sind. Die vom Institut angebotene Zertifizierung umfasst eine Reihe von neun Kursen, die Fachleuten dabei helfen, verschiedene Fähigkeiten zu erwerben, die für die Arbeit an Data-Science-Projekten in der Branche erforderlich sind.
Der Kurs deckt ein breites Spektrum an Themen wie Datenvisualisierung, Datenanalyse, Bibliotheken und Open-Source-Tools ab. Der Kurs ermöglicht es Ihnen, an mehreren Aufgaben und Projekten zu arbeiten, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen und sie auch in Ihren Lebenslauf aufnehmen können. Die Kandidaten, die sich für diese Zertifizierung bewerben, benötigen keine Vorkenntnisse in Programmierung oder Informatik, da die Themen von Grund auf behandelt werden und die Studenten neben Bewertungen und Projekten auch verschiedene Tipps und Techniken erhalten.
3. Master of Science in Data Science (upGrad)
Dies ist ein 18-monatiges, weltweit anerkanntes Masterprogramm der Liverpool John Moores University. Die Kandidaten haben die Möglichkeit, je nach Hintergrund und Berufswunsch aus fünf Spezialisierungen zu wählen. Sie erhalten engagierte Karriereunterstützung mit Beratungsgesprächen und Scheininterviews von Personalchefs. Darüber hinaus erhalten sie eine personalisierte Betreuung mit proaktiver Unterstützung durch Branchenexperten. Dieser Kurs ist nur für Profis mit einigen Jahren Erfahrung.
4. MBA mit Spezialisierung in Business Analytics (upGrad)
Jetzt können Fachleute einen MBA-Abschluss von der AICTE-zugelassenen NMIMS Global Access School for Continuing Education erwerben. Dieser Kurs richtet sich ausschließlich an Berufstätige mit guter Berufserfahrung. Der Kurs von upGrad bietet Studenten ein hervorragendes interaktives Lern- und Bewertungssystem. Dies ermöglicht es den Studierenden, das Studium fehlerfrei zu absolvieren, ohne Arbeits- und Privatleben zu belasten.
5. Zertifizierungsprogramm in Business Analytics (upGrad)
Man kann ein Business Analyst werden und Fähigkeiten wie das Lösen von Geschäftsproblemen, explorative Datenanalyse, Predictive Analytics und vieles mehr erlernen, indem man nur diesen 3-monatigen Kurs von upGrad belegt. Der Kurs ist speziell für Analytics-Anwärter konzipiert und bearbeitet während der gesamten Kursdauer mehr als drei Fallstudien und Projekte.
6. Advanced Certificate Program in Data Science (upGrad)
Sie können eine PG-Zertifizierung in Data Science vom International Institute of Information Technology, Bangalore erhalten, wenn Sie sich für diesen von upGrad angebotenen Kurs anmelden. In nur sieben Monaten der gesamten Kursdauer sammeln Sie praktische Erfahrungen durch branchenbasierte Projekte, einen hochmodernen Lehrplan, Branchen-Mentoring und Peer-to-Peer-Networking.
7. MIT Data Science und Statistik
Dies ist eine vollständige Reihe von 5 Kursen, die den Schülern helfen, ihre Grundlagen in Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen zu stärken. Studenten, die in dieses Programm eingeschrieben sind, lernen, Big Data zu analysieren und datengesteuerte Predictive Analytics durch statistische Inferenz und probabilistische Modellierung zu verstehen. Dies wird ihnen helfen, aussagekräftige Daten für die Entscheidungsfindung zu extrahieren.
Studenten, die sich für dieses Programm anmelden, wird empfohlen, sich mit Kalkül auf College-Niveau, mathematischem Denken und Python-Programmierung auskennen, damit sie das Beste aus dieser Zertifizierung machen können.
Nach Abschluss dieser Zertifizierung können Sie sich für eine Vielzahl von Stellen bewerben, darunter Datenwissenschaftler, Datenanalyst und Systemanalytiker.
8. Angewandte Datenwissenschaft mit Python-Zertifizierung
Dies ist ein 5-Kurs-Zertifizierungsprogramm der University of Michigan. Dies wird den Schülern helfen, Data Science durch die Programmiersprache Python zu lernen. Die Zulassungskriterien sind grundlegende Python-Kenntnisse. In diesem Kurs werden sie über Python-Toolkits unterrichtet, darunter unter anderem Pandas, Matplotlib, nltk und Netzwerke. Dies ist einer der perfekten Kurse, um dem Weg zum Data Scientist einen Schritt näher zu kommen.
Fazit
Es besteht ein zwingender Bedarf an Fachleuten mit Kenntnissen in der Big-Data-Analyse und der Fähigkeit, Daten zu verstehen, einen ausgeprägten Geschäftssinn zu haben und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Dies ist der Grund, warum Technologieexperten mit starken Big-Data-Analytics-Kenntnissen eine hohe Nachfrage nach sich selbst feststellen, wenn Unternehmen versuchen, die Leistungsfähigkeit von Big Data zu nutzen. Ein Fachmann mit diesen starken Fähigkeiten kann Big Data meistern und zu einer Bereicherung für ein Unternehmen werden, indem er nicht nur das Geschäft, sondern auch seine Karriere vorantreibt.
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