Konzepte des maschinellen Lernens für Dateningenieure
- Entwickeln Sie ein umfassendes Verständnis für maschinelles Lernen im Data Science-Bereich
- Erfahren Sie, wie ML-Modelle in Data Engineering-Pipelines eingebaut werden
- Praktische Erfahrung im Umgang mit großen Datenströmen und AI
Feature-Optimierung und Daten-Engineering
- Durchführen von Datenbereinigungen und Transformationen für effektivere ML-Modelle
- Erstellen von Features aus verschiedenen Datenquellen in der Datenwissenschaft
- Verbessern Sie Techniken zur Dimensionsreduktion für Data Science Workflows
SQL-gesteuerte ML-Pipeline-Strukturen
- Nutzen Sie SQL für das Feature-Engineering und die Datenabfrage in ML-Pipelines
- Optimieren Sie Speichermethoden und Datenabfragen für AI-Modelltraining
- Automatisieren Sie ETL-Workflows mit SQL für Anwendungen im Bereich AI
Effiziente Integration von Modelllösungen in Pipelines
- Fügen Sie ML-Modelle in Data und AI-Verarbeitungsworkflows ein
- Arbeiten Sie mit TensorFlow, scikit-learn und PyTorch für AI-Modellentwicklung
- Setzen Sie Echtzeit-Vorhersagen für groß angelegte AI-Anwendungen um
Integration von Big Data und ML
- Setzen Sie Apache Spark MLlib für verteilte AI-Prozessen ein
- Skalierbare Modelltraining und Implementierung in Data-Umgebungen
- Optimieren Sie die Datenverarbeitungsleistung und Fehlertoleranz
Echtzeit ML in Datenströmen
- Verwenden Sie Kafka und Spark Streaming für Echtzeit-AI-Vorhersagen
- Verringern Sie Latenzen in der Datenverarbeitung für datengetriebene Entscheidungen
- Implementieren Sie automatisiertes Retraining in ML-Datenpipelines
Praxisnahe Projekte im Data Science und AI
- Kombinieren Sie ML-Pipelines mit Big Data Workflows
- Entwickeln Sie konkrete Vorhersagemodelle mit SQL und AI-Frameworks
- Optimieren Sie datengesteuerte und skalierbare AI-Workflows