Maschinelles Lernen für Data Engineering: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen für Data Engineering
Die Teilnehmer erwerben Fachwissen über fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens (ML) für Big Data Engineering, wobei der Schwerpunkt auf skalierbarem Modelltraining, verteiltem Rechnen, Echtzeit-ML-Integration und Optimierung von Hochleistungs-Datenpipelines liegt. Sie werden sich mit Deep Learning, probabilistischen Datenstrukturen, grafischen Analysen und realen ML-Einsatzstrategien für große Datenumgebungen befassen.
Einführung in fortgeschrittenes maschinelles Lernen für Data Engineering

  • Verstehen Sie die Rolle von fortgeschrittenem ML im Data Engineering.
  • Erkunden Sie Skalierbarkeitsherausforderungen in ML-gesteuerten Big-Data-Anwendungen.
  • Lernen Sie modernste Techniken in automatisierten ML-Pipelines kennen.
Deep Learning für Data Engineering
  • Implementieren Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow und PyTorch.
  • Optimieren Sie neuronale Netze für strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Skalieren Sie Deep-Learning-Workflows mithilfe von GPU-Beschleunigung und verteiltem Training.
Probabilistische Datenstrukturen und ML
  • Arbeiten Sie mit Bloom-Filtern, Count-Min-Sketches und HyperLogLog für eine effiziente ML-Modelloptimierung.
  • Implementieren Sie speichereffiziente Algorithmen für die Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Optimieren Sie Daten-Workflows für eine schnelle ML-Inferenz.
Graphenbasiertes maschinelles Lernen
  • Verwenden Sie Graph-Neural-Networks (GNNs) für eine beziehungsgesteuerte Datenanalyse.
  • Arbeiten Sie mit graphenbasierten Datenmodellen für Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung.
  • Optimieren Sie Graphdatenstrukturen für eine leistungsstarke ML-Verarbeitung.
Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-ML-Modellen
  • Implementieren Sie Echtzeit-ML-Pipelines mit Kafka und Spark Streaming.
  • Optimieren Sie Vorhersagen mit geringer Latenz für dynamische Datenumgebungen.
  • Setzen Sie Strategien für automatisiertes Modell-Retraining und -Monitoring ein.
Cloudbasierte skalierbare ML-Workflows
  • Arbeiten Sie mit BigQuery ML, AWS SageMaker und Azure ML für cloudbasiertes ML-Training und Inferenz.
  • Optimieren Sie kosteneffiziente, skalierbare ML-Modelle in Cloud-Umgebungen.
  • Automatisieren Sie das ML-Lebenszyklus-Management mithilfe von MLOps-Frameworks.
Praktische Projekte für fortgeschrittenes maschinelles Lernen
  • Entwickeln Sie skalierbare ML-Lösungen für Big-Data-Umgebungen.
  • Arbeiten Sie an realen ML-Herausforderungen und integrieren Sie dabei Deep Learning, Graph ML und Streaming-Analysen.
  • Optimieren Sie End-to-End-ML-Pipelines für umfangreiche Data-Engineering-Anwendungen.

Die Teilnehmer erlernen fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken zur Optimierung von ML-Workflows und zur Implementierung von Echtzeit-ML-Modellen für Data Engineering.