Schulungsübersicht
Einführung in Big-Data-Ökosysteme
- Überblick über Big-Data-Technologien und Architekturen
- Batch-Verarbeitung vs. Echtzeit-Verarbeitung
- Strategien zur Datenspeicherung für Skalierbarkeit
Fortgeschrittene Datenverarbeitung 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-Tuning 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
- Anwendungsbeispiele in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analysen und Data Streaming
- Apache Kafka für die Erfassung von Streaming-Daten
- Frameworks für Stream-Processing
- Überwachung und Alarmierung in Echtzeitsystemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Anforderungen an Datenschutz und Compliance
- Zugangskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Überlegungen bei groß angelegter Analytik
Integration von Big Data in die Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Werkzeuge
- Steigerung der Geschäftsergebnisse durch fortgeschrittene Analytik
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis der Konzepte der Datenanalyse und der statistischen Modellierung
- Erfahrung mit Datenverarbeitungswerkzeugen und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Vertrautheit mit Frameworks für verteiltes Computing wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Wissenschaftler für Datenanalyse, die große Datenmengen verwalten und prädiktive Analysen beherrschen möchten
- Erfahrene Analysten, die fortgeschrittene analytische Workflows gestalten und umsetzen möchten
- Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung, die sich auf innovative datengesteuerte 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
