Big Data Sentiment Analytics

• Einführung in die Big-Data-Sentiment-Analyse: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten der Big Data Sentiment-Analyse vertraut, einschließlich der Frage, wie sie zur Analyse umfangreicher Textdaten verwendet werden kann, um Erkenntnisse über die Stimmung zu gewinnen.
• b: Vergewissern Sie sich, dass Ihr System alle Anforderungen für die Verarbeitung großer Datenmengen mit Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark oder anderen Frameworks für verteilte Datenverarbeitung erfüllt.
• Datenerfassung: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Social-Media-Plattformen, Kundenfeedback, Produktbewertungen und Foren mithilfe von APIs oder Web Scraping-Techniken.
• Datenaufbereitung: Bereiten Sie die erfassten Daten für die Stimmungsanalyse vor, indem Sie sie bereinigen, umwandeln und strukturieren. Dazu gehören die Behandlung fehlender Werte, das Entfernen von Rauschen und die Umwandlung von Rohtext in ein brauchbares Format.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Implementierung von Text Mining und NLP-Techniken wie Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Named Entity Recognition, um sinnvolle Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren.
• Konfiguration von Stimmungsanalyse-Modellen: Richten Sie Sentiment-Analyse-Modelle ein und konfigurieren Sie sie, wobei Sie je nach Komplexität und Umfang der Daten zwischen lexikonbasierten, maschinellen Lern- oder Deep-Learning-Ansätzen wählen können.
• Integration mit Big-Data-Plattformen: Integrieren Sie Sentiment-Analyse-Algorithmen in Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks wie Hadoop oder Spark, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
• Modelltraining und Auswertung: Trainieren Sie Stimmungsanalysemodelle anhand markierter Datensätze und bewerten Sie ihre Leistung anhand von Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Wiedererkennung. Feinabstimmung der Modelle zur Verbesserung der Ergebnisse.
• Konfiguration der Datenanalyse: Konfigurieren Sie Analyseeinstellungen und -parameter, um die Stimmung der verarbeiteten Daten zu analysieren und Erkenntnisse wie Trends und Muster in der Kundenstimmung abzuleiten.
• Visualisierung und Berichterstattung: Erstellen Sie visuelle Darstellungen von Stimmungstrends und Erkenntnissen mithilfe von Datenvisualisierungstools, und generieren Sie Berichte, die verwertbare Erkenntnisse liefern.
• Automatisierung und Zeitplanung: Automatisieren Sie Stimmungsanalyseprozesse und planen Sie regelmäßige Analyseaufträge, um sicherzustellen, dass die Stimmungsdaten kontinuierlich verarbeitet und aktualisiert werden.
• Überwachung und Wartung: Überwachen Sie die Leistung von Sentiment-Analyse-Modellen und Big-Data-Plattformen, führen Sie routinemäßige Wartungsarbeiten durch und beheben Sie auftretende Probleme, um die Effizienz des Systems aufrechtzuerhalten.
• Sicherheitsmanagement: Implementieren Sie die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B. Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sensible Daten während der Verarbeitung und Analyse zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Leistung von Sentiment-Analyse-Systemen, indem Sie Konfigurationen anpassen, Algorithmen abstimmen und die Ressourcennutzung für die Verarbeitung großer Datensätze optimieren.
• Upgrades und Updates: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Sentiment-Analyse-Techniken und Big-Data-Technologien, um sicherzustellen, dass das System sicher, effizient und in der Lage ist, sich entwickelnde Datenanalyseanforderungen zu erfüllen.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Big Data Sentiment Analytics behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Hadoop-Sandkasten
• Überblick über das verteilte Dateisystem Hadoop (HDFS)
• Überblick MapReduce
• Aufbereitung von Daten mit MapReduce
• Übersicht Mahout
• Einsatz von Mahout und anderen Tools für verschiedene Fragestellungen
• Überblick Testen und Optimieren der Lösung in Hadoop
• Testen und Optimieren der Lösung in Hadoop
• Zusammenfassung und Verallgemeinerun

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

Die folgenden Personen oder Gruppen sollten an der Big Data Sentiment Analytics-Schulung teilnehmen:

Datenwissenschaftler: Fachleute, die mit großen Datensätzen arbeiten und für den Entwurf, die Erstellung und den Einsatz von maschinellen Lernmodellen für die Sentimentanalyse verantwortlich sind.

Datenanalysten: Personen, die sich mit der Analyse und Interpretation von Daten befassen, insbesondere mit der Extraktion von Erkenntnissen aus Textdaten und der Identifizierung von Stimmungsmustern.

Business Intelligence-Analysten: Fachleute, die Stimmungsanalysen nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kundenfeedback zu verfolgen und Trends in der öffentlichen Meinung zu erkennen.

Marketing-Fachleute: Marketingfachleute, die die Stimmungsanalyse nutzen möchten, um die Kundenwahrnehmung zu verstehen, die Markenstimmung zu verbessern und die Marketingstrategien entsprechend anzupassen.

Kundenerlebnis-Manager: Diejenigen, die für die Verbesserung der Kundenzufriedenheit verantwortlich sind, können die Stimmungsanalyse nutzen, um Kundenfeedback aus verschiedenen Kanälen zu überwachen und zu analysieren, um die Kundenerfahrung zu verbessern.

Produkt-Manager: Produktmanager, die Kundenrezensionen und Social-Media-Feedback analysieren möchten, um die Produktentwicklung zu steuern und Bereiche mit Verbesserungsbedarf auf der Grundlage von Stimmungstrends zu identifizieren.

IT-Fachleute und Systemadministratoren: Diejenigen, die für die Verwaltung der Infrastruktur verantwortlich sind, die zur Unterstützung von Big-Data-Plattformen und Stimmungsanalyse-Tools benötigt wird, und die sicherstellen, dass die Systeme ordnungsgemäß eingerichtet und optimiert sind.

Forscher und Akademiker: Personen, die im akademischen Bereich oder in der Forschung tätig sind und mit Hilfe von Big-Data-Technologien Stimmungsanalysen erforschen oder Studien dazu durchführen möchten.

Führungskräfte und Entscheidungsträger in Unternehmen: Führungskräfte, die verstehen möchten, wie sich Sentiment-Analysen auf Geschäftsstrategien auswirken und Entscheidungsprozesse beeinflussen können.

Entwickler: Entwickler, die für die Erstellung oder Verbesserung von Sentiment-Analyse-Tools, -Algorithmen oder -Anwendungen verantwortlich sind.

Berater im Bereich Datenanalyse oder KI: Fachleute, die über Fachwissen in den Bereichen Sentiment-Analyse, maschinelles Lernen oder Big-Data-Lösungen verfügen und ihr Wissen im Bereich Sentiment-Analyse für verschiedene Branchen erweitern möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundkenntnisse in Datenanalyse: Ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse und -verarbeitung ist erforderlich, um die Konzepte und Methoden des Sentiment Analytics zu verstehen.

Kenntnisse in Programmierung: Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python, R oder Java ist von Vorteil, da diese oft für die Verarbeitung von Textdaten und die Implementierung von Sentiment-Analyse-Modellen verwendet werden.

Vertrautheit mit Big Data Technologien: Grundkenntnisse in Big Data Plattformen wie Hadoop, Spark oder ähnliche Technologien sind hilfreich, um die Skalierbarkeit und Verarbeitung großer Datenmengen zu verstehen.

Verständnis von Natural Language Processing (NLP): Ein grundlegendes Wissen über NLP-Techniken wie Tokenisierung, Lemmatisierung, und Named Entity Recognition (NER) ist von Vorteil, da sie häufig bei der Analyse von Textdaten eingesetzt werden.

Kenntnisse in maschinellem Lernen: Erfahrung mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, insbesondere mit Überwachtem Lernen (Supervised Learning) und Klassifikationsmodellen, ist nützlich für die Implementierung und Optimierung von Sentiment-Analyse-Modellen.

Verständnis der Datenvorverarbeitung: Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu bereinigen und in ein strukturiertes Format zu bringen, ist eine wichtige Voraussetzung, um Daten für die Sentiment-Analyse vorzubereiten.

Erfahrung mit Datenvisualisierung: Kenntnisse in der Nutzung von Visualisierungstools (z. B. Tableau, Power BI) zur Darstellung von Analyseergebnissen und zur Erstellung von Dashboards sind hilfreich, um die gewonnenen Insights zugänglich zu machen.

Grundverständnis von Statistik: Ein grundlegendes Verständnis von statistischen Konzepten ist wichtig, um die Ergebnisse der Sentiment-Analyse zu interpretieren und die Leistungsmetriken der Modelle zu verstehen.

Wissen über Datenbanken und APIs: Grundkenntnisse in der Arbeit mit Datenbanken und APIs sind von Vorteil, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und für die Analyse zu nutzen.

Technische Infrastruktur: Der Zugang zu einer geeigneten technischen Infrastruktur (z. B. Cloud-Umgebungen oder lokale Server), um Big Data-Tools zu installieren und zu nutzen, ist notwendig.

Es gibt mehrere Zertifizierungen im Bereich Big Data Sentiment Analytics, die Ihnen helfen können, Ihr Fachwissen bei der Analyse großer Datenmengen und der Gewinnung von Erkenntnissen über die Stimmung zu validieren. Die beliebtesten Zertifizierungen sind:

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Google Cloud Certified - Professional Data Engineer
IBM Certified Data Scientist - Big Data and AI
SAS Certified Big Data Professional

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Big Data und Sentiment-Analyse ab, wie z. B. Datenverarbeitung, Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Analyse großer Datensätze.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Es ist daher wichtig, sich im Voraus über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Big Data Sentiment Analytics investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
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• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren