BigData for VET
Mesleki eğitim ve öğretim için hedeflenmiş büyük veri eğitimi ile Avrupa’nın veri becerileri açığının kapatılması.
Ortaklık.
Xient GmbH (DE)
Lider ve BT/Veri-Bilim sağlayıcısı – ERP, yapay zeka, veri güvenliği alanlarında 11 yıllık deneyim
L4Y Learning for Youth GmbH (DE)
EdTech uzmanları – gençlerin güçlendirilmesi, yeşil teknoloji ve dijital istihdam edilebilirlik
MAT Foundation (TR)
Gençlik merkezli – kuantum, blok zinciri ve sosyal yardıma odaklanın.
Hedefler ve Sonuçlar.
- Yeni ortaya çıkan büyük veri trendleri hakkında modüler eğitimler geliştirin
- Mesleki eğitim ve öğretim eğitmenlerini ve kursiyerlerini uçtan uca büyük veri yetkinlikleri ile donatın
- Piyasa odaklı müfredat aracılığıyla işgücü piyasası uyumunun artırılması
- Kapsayıcılığı teşvik edin – cinsiyet dengesi ve daha az fırsat yakalayan öğrenciler için destek
Haber Bülteni.
Bizi, Proje Müfredatı
Modül 1: Büyük Veriye Giriş ve Sektörle İlgisi
Öğrenme Hedefleri:
– Büyük verideki temel terim ve kavramları tanımlama
– Ortaya çıkan büyük veri trendlerinin çeşitli sektörleri nasıl etkilediğini belirleme
Alt Modüller:
1.1 Büyük Veri Temelleri ve Temel Terminoloji
1.2 Büyük veri çerçeveleri (Hadoop, Spark, NoSQL, Veri gölleri, vb.)
1.3 Endüstri sektörlerine göre pratik uygulamalar ve vaka çalışmaları
Modül 4: Büyük Veri ile Geliştirilmiş Üretkenlik ve Verimlilik
Öğrenme Hedefleri:
– Üretkenliği ve operasyonel verimliliği artırmak için büyük veri tekniklerini ve araçlarını kullanmayı öğrenin
– Büyük veri kullanarak üretkenliği artırmaya yönelik gerçek dünya örneklerini keşfedin
Alt Modüller:
4.1 Büyük veri kullanarak üretkenlik darboğazlarının belirlenmesi
4.2 Büyük veri destekli otomasyon teknikleri
4.3 Vaka çalışmaları ve simülasyonlar
Modül 2: İstihdam Edilebilirlik ve Büyük Veri
Öğrenme Hedefleri:
– İşverenlerin büyük veriyle ilgili ihtiyaç duyduğu temel yetkinlikleri anlama
– Büyük veri ile ilgili kariyer yollarını ve fırsatlarını belirleme
Alt Modüller:
2.1 Büyük veri uzmanları için temel yetkinlikler
2.2 Sektör analizi ve ilgili iş rolleri
2.3 İstihdam edilebilir bir profil oluşturmak: büyük veri becerilerini kullanarak mesleki gelişim
Modül 5: Büyük Veri ile Risk Yönetimi
Öğrenme Hedefleri:
– Büyük veri tabanlı risk tanımlama, değerlendirme ve azaltmayı öğrenme
– Risk tahmini ve operasyonel belirsizliğin azaltılması için büyük verinin uygulanması
Alt Modüller:
5.1 Risk belirlemede büyük veri analitiği
5.2 Tahmine dayalı analitik ve erken uyarı sistemleri
5.3 Risk yönetimi büyük veri araçlarını kullanarak pratik alıştırmalar
Modül 3: Büyük Veri ile Bilinçli Karar Alma
Öğrenme Hedefleri:
– Analitik araçları ve veriye dayalı karar verme süreçlerini anlama
– Veri içgörülerini yorumlama ve özetleme konusunda yetkinlik gösterme
Alt Modüller:
3.1 Veri toplama, analiz ve yorumlama
3.2 Veri görselleştirme araçlarını (Power BI, Tableau vb.) kullanarak karar verme
3.3 Gerçek dünya karar verme alıştırmaları
Modül 6: Büyük Veri ile Özelleştirme ve Kişiselleştirme
Öğrenme Hedefleri:
– Büyük veri kullanarak müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme tekniklerini anlama
– Sektörlerde kullanıcı deneyimini geliştirmek için büyük veri stratejilerini uygulama
Alt Modüller:
6.1 Müşteri segmentasyonu için teknikler ve araçlar
6.2 Büyük veri kullanarak müşteri odaklı çözümler oluşturmak
6.3 Gerçek hayat veri setleri üzerinde uygulamalı uygulama
Galeri.
