Mit R Bigdata können Unternehmen große Mengen an Sensor-, Mobilitäts-, Klima- oder geografischen Daten effizient verarbeiten, ohne an den Grenzen herkömmlicher Desktop-Analysen zu scheitern. In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du, wie du große Datensätze mit R, Spark, Arrow und Parallel Computing skalierbar analysierst. Dabei arbeitest du mit Paketen wie sparklyr, arrow, multidplyr, future, furrr und targets für eine schnelle Datenverarbeitung,
R Bigdata befasst sich mit der Verarbeitung, Analyse und Automatisierung großer Datensätze mithilfe der Programmiersprache R. Im Bereich Geo-ICT ist dies von Bedeutung, da geografische Daten zunehmend aus großen Mengen an Sensordaten, Mobilitätsdaten, Fernerkundungsdaten, Klimadaten und anderen großräumigen räumlichen Datenquellen bestehen.
Mit R lassen sich große Datensätze effizient einlesen, verteilt verarbeiten und in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Denken Sie dabei an die Analyse von Millionen von Messpunkten, die Verarbeitung großer Tabellen, die Kombination von Datenquellen oder den Aufbau skalierbarer Datenpipelines. Dadurch entsteht eine leistungsstarke Umgebung für Data Science, GIS und moderne Geo-ICT-Workflows.
Was R so stark macht, ist die Kombination aus Programmierbarkeit, Statistik und einem wachsenden Ökosystem für skalierbare Datenverarbeitung. Dadurch lassen sich Analysen beschleunigen, automatisieren und reproduzierbar durchführen. Im Bereich Geo-ICT wird R immer häufiger für umfangreiche räumliche Analysen, Datenströme und komplexe Verarbeitungsprozesse eingesetzt.
In diesem Blended-Learning-Kurs arbeitest du mit wichtigen Big-Data-Paketen wie sparklyr, arrow, multidplyr, future, furrr und targets. Dabei lernst du den Umgang mit Spark, effizienten Dateiformaten, Parallel Computing und reproduzierbaren Datenpipelines.
Darüber hinaus bietet R umfangreiche Möglichkeiten, Big Data mit Analyse, Visualisierung, Datenbanken und räumlichen Workflows zu kombinieren. Dadurch ist dieser Blended-Learning-Kurs interessant für GIS-Spezialisten, Datenanalysten, Forscher und Geo-ICT-Fachleute, die größere Datensätze schneller und zuverlässiger verarbeiten möchten.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du die wichtigsten Möglichkeiten von R für die Big-Data-Verarbeitung kennen. Du lernst, wie du große Datensätze effizient einliest, verarbeitest und analysierst, ohne unnötige manuelle Zwischenschritte. Dabei arbeitest du mit Paketen wie sparklyr, arrow, multidplyr, future und furrr.
Im Mittelpunkt stehen die skalierbare Datenverarbeitung mit Spark, die Verwendung effizienter Dateiformate und die Beschleunigung von Analysen durch paralleles Rechnen. Sie lernen, wie Sie große Tabellen und geografische Datensätze innerhalb reproduzierbarer R-Workflows aufteilen, verarbeiten und kombinieren können.
Außerdem lernst du, wie du Datenpipelines strukturiert mit „Targets“ aufbaust. Damit kannst du komplexe Analysen übersichtlich organisieren, Abhängigkeiten verwalten und nur die Teile erneut ausführen, die sich tatsächlich geändert haben. Das macht deine Workflows schneller, zuverlässiger und besser wartbar.
Während des Blended-Learning-Kurses arbeiten Sie mit praxisorientierten Datensätzen und lernen, wie Sie Big-Data-Workflows bei Geo-ICT-Anwendungen einsetzen. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, größere Datensätze effizienter zu verarbeiten und skalierbare Analysen für Data Science, GIS und räumliche Projekte zu erstellen.
Hast du bereits Erfahrung mit R-Datenbanken, R-Data-Science oder R-Visualisierung? Dann ist dieses Blended-Learning-Programm ein logischer nächster Schritt in Richtung skalierbarer Datenanalyse und professionellem Data Engineering im Bereich Geo-ICT.
Blended Learning verbindet selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierten, interaktiven Sitzungen, wodurch du sowohl die technischen Grundlagen als auch die praktische Anwendung von Big Data in R verstehen lernst. In den Online-Modulen lernst du, wie du große Datensätze verarbeitest, parallele Analysen durchführst und reproduzierbare Datenpipelines mit modernen R-Paketen aufbaust.
Du entdeckst, wie du mit Spark, Arrow, Parallel Computing und Pipeline-Management arbeitest. Darüber hinaus lernst du, wie du große Datensätze mit Analyse, Visualisierung und Berichterstellung in R kombinierst. Dank des uneingeschränkten Zugangs zu den Kursmaterialien kannst du den Stoff in deinem eigenen Tempo wiederholen und üben.
Während der praxisorientierten Online-Sitzungen wenden Sie die Theorie direkt auf realistische Datensätze und typische Geo-ICT-Anwendungsfälle an. Sie werden von erfahrenen Dozenten betreut und lernen, wie Sie skalierbare Workflows mit Paketen wie sparklyr, arrow, multidplyr, future, furrr und targets ausführen.
Die Kombination aus Online-Lernen und interaktiver Praxiserfahrung sorgt dafür, dass du nicht nur lernst, wie man große Datensätze verarbeitet, sondern auch, wie man diese Prozesse effizient und reproduzierbar organisiert. Nach Abschluss des Blended-Learning-Kurses bist du in der Lage, Big-Data-Workflows in R für moderne Geo-ICT-, Data-Science- und räumliche Analyseprojekte einzurichten.
Sie erhalten eine persönliche Betreuung. Nach Ihrer Anmeldung wird sich unser Kurskoordinator mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihren ersten Termin zu vereinbaren.
Haben Sie Fragen zum Inhalt des Kurses? Oder sind Sie sich nicht sicher, ob der Kurs Ihren Lernzielen oder Wünschen entspricht? Bevorzugen Sie einen Inhouse- oder einen Privatkurs? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
