Schulungsübersicht
Einführung in Big-Data-Ökosysteme
- Überblick über Big-Data-Technologien und Architekturen
- Batch-Verarbeitung vs. Echtzeit-Verarbeitung
- Datenspeicherstrategien für Skalierbarkeit
Fortschrittliche Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs für die Leistung
- Fortgeschrittene Transformationen und Aktionen
- Arbeit mit strukturiertem Streaming
Machine Learning in großem Maßstab
- Techniken für verteiltes 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
- Distributed Deep-Learning-Training-Pipelines
- Anwendungsfälle in der Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analytik und Data Streaming
- Apache Kafka für das Ingestion von Streaming-Daten
- Framework für die Stream-Verarbeitung
- Monitoring und Alerting in Echtzeitsystemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Anforderungen an Datenschutz und Compliance
- Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Überlegungen bei großen Analysen
Integration von Big Data mit Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Tools
- Erreichung geschäftlicher Ergebnisse durch fortgeschrittene Analytik
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Konzepten der Datenanalyse und statistischen Modellierung
- Erfahrung mit Datenverarbeitungstools und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Vertrautheit mit verteilten Computing-Frameworks wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Data Scientists, die große Datenverarbeitung und prädiktive Analytik beherrschen möchten
- Seniore Analysten, die darauf abzielen, fortschrittliche analytische Workflows zu entwerfen und umzusetzen
- F&E-Professionals, 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