Schulungsübersicht
Einführung in Big-Data-Ökosysteme
- Überblick über Big-Data-Technologien und Architekturen
- Batch-Verarbeitung vs. Echtzeit-Verarbeitung
- Speicherkonzepte für Skalierbarkeit
Fortgeschrittene Datenvorverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs für maximale Leistung
- Fortgeschrittene Transformationen und Aktionen
- Arbeit mit Structured Streaming
Maschinelles Lernen im großen Maßstab
- Techniken für verteiltes Modelltraining
- Hyperparameter-Anpassung auf großen Datensätzen
- Einsatz von Modellen in Big-Data-Umgebungen
Deep Learning für Big Data
- Integration von TensorFlow und PyTorch mit Spark
- Pipelines für verteiltes Deep-Learning-Training
- Anwendungsfälle in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analysen und Daten-Streaming
- Apache Kafka für das Ingestieren von Streaming-Daten
- Stream-Processing-Frameworks
- Überwachung und Benachrichtigungen in Echtzeitsystemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Datenschutz und Compliance-Anforderungen
- Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Überlegungen bei der Analytik im großen Maßstab
Integration von Big Data mit Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Tools
- Geschäftsziele durch fortgeschrittene Analytik erreichen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und statistischem Modellieren
- Praxiserfahrung mit Datenvorverarbeitungstools und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Vertrautheit mit Distributed-Computing-Frameworks wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Datenscientists, die Datenerfassung im großen Maßstab und prädiktive Analytik beherrschen möchten
- Senior-Analysten, die fortgeschrittene analytische Workflows entwerfen und implementieren wollen
- F&E-Profis, die auf innovative, datengesteuerte Lösungen spezialisiert sind
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
