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Schulungsübersicht
Einführung in Big-Data-Ökosysteme
- Überblick über Big-Data-Technologien und Architekturen
- Batch-Verarbeitung versus Echtzeit-Verarbeitung
- Datenspeicherstrategien für Skalierbarkeit
Fortschrittliche Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs für die Leistung
- Fortschrittliche Transformationen und Aktionen
- Arbeit mit strukturiertem Streaming
Maschinelles Lernen in grossem Massstab
- Verteilte Techniken zum Modelltraining
- Hyperparameter-Tuning auf grossen Datensätzen
- Bereitstellung von Modellen in Big-Data-Umgebungen
Deep Learning für Big Data
- Integration von TensorFlow und PyTorch mit Spark
- Verteilte Trainingspipelines für Deep Learning
- Anwendungsfälle in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analytik und Data Streaming
- Apache Kafka für die Ingestion von Streaming-Daten
- Framworks zur Stream-Verarbeitung
- Überwachung und Alerting in Echtzeitsystemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Anforderungen an Datenschutz und Compliance
- Zugriffskontrollen und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Überlegungen bei grossangelegten Analysen
Integration von Big Data mit Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Tools
- Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse durch erweiterte Analytik
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Tiefgreifendes Verständnis von Konzepten der Datenanalyse und statistischen Modellierung
- Erfahrung mit Datenverarbeitungstools und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Vertrautheit mit verteilten Rechentechnologien wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Data Scientists, die grosse Datenverarbeitung und prädiktive Analytik beherrschen möchten
- Senior-Analyst:innen, die fortschrittliche analytische Arbeitsabläufe entwerfen und implementieren wollen
- F&E-Professionals mit Fokus auf innovativen datengetriebenen Lösungen
42 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
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