Modulbeschreibung

Schwerpunkt 1: Grundlagen und Konzepte

• Begriffe und Definitionen
• BI/BA in modernen Organisationen, Data Driven Enterprises, Performance Management (KPIs)
• BI/BA Strategie, Organisation & Governance, Compliance & Regulations
• Reporting und Visualisierung, Standards

Schwerpunkt 2: Architekturen und Technologien

• Data Warehouse Architektur, Prozesse und Komponenten
• Poly-strukturierte Datenhaltung: RDBMS, NoSQL, NewSQL
• Verteilte Datenhaltung/-verarbeitung, Big Data
• Data Lake und hybride Architekturen, Cloud Plattformen und Infrastrukturen
• Stream und Complex Event Processing

Schwerpunkt 3: Knowledge Discovery in Databases/Data Mining

• Data Mining Prozess/Verfahren (CRISP-DM u.a.)
• Data Extraction, Data Cleaning, Data Quality
• Data Ingestion&Transformation, ETL/ELT
• Descriptive Statistics und Data Visualization
• Process Mining
  
  

Schwerpunkt 4: Business Analytics

• Machine Learning Basics: Supervised, Unsupervised, Reinforced Learning
• Model Training, Testing & Evaluation, Deployment
• Feature Engineering
• Descriptive & Diagnostic Analytics
• Machine Learning: , Clustering/Classification, Regression Techniques and Time Series, Assoziationsanalysen (Recommender Systems/eCommerce), Web Analytics (Clickstream Analytics, User Tracking/Profiling), Graph/Network Analytics (Social Media)