Maschinelles Learnen befähigt Dateningenieure, Maschinelles Learnen in ML-Pipelines zu integrieren, um maschinelle Arbeitsabläufe zu optimieren.

  • Maschinelles Learnen Grundlagen
  • Maschinelles Vorverarbeitung
  • Maschinelles Feature-Engineering
  • Modellintergration
  • TensorFlow Einsatz
  • Scikit-learn Techniken
  • Maschinelles Echtzeit-Bereitstellung
  • Verteiltes Learnen mit Spark
  • Apache Spark Nutzung
  • Echtzeit-Integration
  • Echtzeit-Datenverarbeitung
  • Ereignisgesteuerte ML-Modelle
  • Skalierbare ML-Pipelines
  • Grafische Datenmodelle
  • Prädiktive Modellierung