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Schulungsübersicht
Einführung in Big Data Ecosystems
- Überblick über Big-Data-Technologien und -Architekturen
- Batchverarbeitung im Vergleich zur Echtzeiterfassung
- Datenhaltungsstrategien für Skalierbarkeit
Erweiterte Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs zur Leistungssteigerung
- Erfahrenere Transformationen und Aktionen
- Arbeiten mit strukturierten Streams
Machine Learning in großem Maßstab
- Distributed Modellierungstechniken für das Training
- Hyperparameter-Tuning auf großen Datensätzen
- Modellanwendung in Umgebungen mit großer Datenmenge
Deep Learning für Big Data
- Verschmelzung von TensorFlow und PyTorch mit Spark
- Distributed Deep-Learning-Trainingspipelines
- Anwendungsbeispiele in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analytics und Datenstreaming
- Apache Kafka zur Einfangung von Streaming-Daten
- Frameworks für Streamverarbeitung
- Überwachung und Warnsysteme in Echtzeitsystemen
Data Governance, Sicherheit und Ethik
- Datenschutz und Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Access-Steuerung und Verschlüsselung in Systemen mit großer Datenmenge
- Ethische Überlegungen bei der Analyse von großen Datensätzen
Integration von Big Data mit Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für große Mengen an Daten
- Verschmelzung großer Datenaufbereitungsprozesse mit BI-Tools
- Erreichung von Geschäftsergebnissen durch erweiterte Analytiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Feste Verständnis von Datenanalyse und statistischen Modellierungskonzepten
- Erfahrung mit Datenauswertungstools und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Bekanntschaft mit verteilten Rechenframeworks wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Datenscientisten, die sich auf das Beherrschen der großen Datenverarbeitung und vorausschauenden Analyse konzentrieren möchten
- Senioranalysten, die erweiterte analytische Workflows designen und umsetzen wollen
- F&E-Professionelle, die auf innovativen datengesteuerten Lösungen fokussiert sind
42 Stunden
Erfahrungsberichte (4)
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
Alle von ihm behandelten Themen, einschließlich der Beispiele. Er hat auch erklärt, wie diese Themen uns in unserem täglichen Job helfen.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Ich habe die Schulung wirklich genossen. Ich fand, dass alle Module auf Probleme anwendbar sind, mit denen ich in meiner Arbeit konfrontiert bin. Die Integration der Schulung mit Jupyter-Notebooks war wirklich beeindruckend.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurs - Python for Geographic Information System (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Das, was mir am besten an der Schulung gefallen hat, war die Organisation und der Standort.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
Maschinelle Übersetzung
