Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung
neuefische GmbH · Hamburg
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Maschinelles Lernen für die Datenverarbeitung: Datenstrukturen und Datenmodellierung Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenstrukturen, Datenmodellierung und maschinelles Lernen (ML) für die Datenverarbeitung und lernen, wie sie die…
Lerninhalte
<p>Maschinelles Lernen für die Datenverarbeitung: Datenstrukturen und Datenmodellierung<br/>Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenstrukturen, Datenmodellierung und maschinelles Lernen (ML) für die Datenverarbeitung und lernen, wie sie die Datenspeicherung, -abfrage und -verarbeitung für umfangreiche ML-Workflows optimieren können. Sie werden sich mit relationalen und verteilten Datenmodellen, Schema-Design, Feature-Engineering und skalierbarer ML-Integration in Big-Data-Umgebungen befassen.<br/>Einführung in maschinelles Lernen und Datenverarbeitung<br/></p><ul><li>Verstehen Sie die Rolle von ML in Data Engineering und Big Data-Workflows.</li><li>Lernen Sie die wichtigsten Konzepte in Bezug auf Datenpipelines, Speicherung und Echtzeit-ML-Verarbeitung kennen.</li><li>Erkunden Sie Techniken zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten.</li></ul>Grundlagen der Datenstrukturen für maschinelles Lernen<ul><li>Arbeiten Sie mit Arrays, verknüpften Listen, Hash-Tabellen und baumartigen Strukturen für die Datenspeicherung.</li><li>Implementieren Sie grafische Datenstrukturen für die Netzwerk- und Beziehungsanalyse.</li><li>Erkunden Sie probabilistische Datenstrukturen wie Bloom-Filter und Count-Min-Sketches für eine speichereffiziente Verarbeitung.</li></ul>Datenmodellierung für Machine-Learning-Pipelines<ul><li>Entwerfen Sie relationale und nicht-relationale Datenmodelle für ML-gesteuerte Anwendungen.</li><li>Lernen Sie Techniken zur Denormalisierung, Indizierung und Partitionierung für die Datenbankoptimierung kennen.</li><li>Optimieren Sie das Schema-Design für leistungsstarkes ML-Training und Inferenz.</li></ul>Feature-Engineering und Datentransformation<ul><li>Implementieren Sie die Vorverarbeitung, Bereinigung und Umwandlung von Daten für ML-Modelle.</li><li>Entwickeln Sie Funktionen aus strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.</li><li>Optimieren Sie Techniken zur Dimensionsreduktion für große ML-Modelle.</li></ul>Big-Data-Frameworks für maschinelles Lernen<ul><li>Arbeiten Sie mit Apache Spark MLlib und Hadoop für die verteilte ML-Verarbeitung.</li><li>Implementieren Sie Echtzeit-ML-Workflows mit Kafka und Spark Streaming.</li><li>Optimieren Sie Batch- und Streaming-Datenpipelines für skalierbare ML-Anwendungen.</li></ul>Cloud-basierte Datenmodellierung und ML-Integration<ul><li>Erkunden Sie Cloud-basierte ML- und Datenmodellierungsdienste wie AWS Redshift, BigQuery ML und Snowflake.</li><li>Optimieren Sie die Speicherung, Indizierung und Leistung von ML-Workflows in Cloud-Datenbanken.</li><li>Automatisieren Sie die Echtzeit-Modellinferenz in Cloud-basierten Umgebungen.</li></ul>Praxisprojekte: Datenmodellierung für ML-Pipelines<ul><li>Entwerfen und implementieren Sie optimierte Datenstrukturen für skalierbare ML-Workflows.</li><li>Entwickeln Sie reale ML-Anwendungen unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter Datensätze.</li><li>Optimieren Sie die Datenabfrage und das Feature-Engineering für leistungsstarke ML-Modelle.</li></ul><p>Die Teilnehmer lernen, wie Datenstrukturen und Datenmodellierung die Leistung von Machine Learning in Data Engineering-Prozessen beeinflussen.</p>
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Häufige Fragen zu „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“
Ist „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Machine Learning für Data Engineering: Datenstrukturen und Datenmodellierung“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.