Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
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
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