Schulungsübersicht
Einführung in das Big-Data-Ökosystem
- Überblick über Big-Data-Technologien und Architekturen
- Batch-Processing vs. Echtzeit-Processing
- Datenspeicherstrategien für Skalierbarkeit
Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs für die Leistung
- Fortgeschrittene Transformationen und Aktionen
- Arbeit mit Strukturiertem Streaming
Machine Learning im grossen Massstab
- Techniken für verteiltes Modelltraining
- Hyperparameter-Tuning auf grossen Datensätzen
- Deployment von Modellen in Big-Data-Umgebungen
Deep Learning für Big Data
- Integration von TensorFlow und PyTorch mit Spark
- Pipelines für verteiltes Deep-Learning-Training
- Anwendungsfallbeispiele in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analysen und Data Streaming
- Apache Kafka für das Einlesen von Streaming-Daten
- Streaming-Verarbeitungsframeworks
- Überwachung und Benachrichtigung in Echtzeit-Systemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Anforderungen an Datenschutz und Compliance
- Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Überlegungen in der großskaligen Analytik
Integration von Big Data in die Business Intelligence
- Datenv visualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Tools
- Steigerung der Geschäftsergebnisse durch fortgeschrittene Analytik
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Konzepte der Datenanalyse und statistischen Modellierung
- Erfahrung mit Datenverarbeitungswerkzeugen und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Kenntnisse verteilter Rechenframeworks wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Data Scientists, die die Verarbeitung grosser Datenmengen und prädiktive Analytik meistern möchten
- Senior Analysts, die fortschrittliche analytische Workflows entwerfen und implementieren wollen
- F&E-Fachkräfte, die sich auf innovative, datengetriebene Lösungen konzentrieren
Erfahrungsberichte (3)
Das Wissen, dass QGIS und ein Tool, das von anderen verschiedenen Fachleuten wie Landvermessern verwendet werden kann,
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
