ML-Wissen für Dateningenieure
- Erwerben von Fachkenntnissen zu Machine Learning in der Datenwissenschaft
- Fokus auf die Integration von ML-Modellen in Datenpipelines und ihren Einfluss auf Daten-Workflows
- Verstehen der Automatisierung von prädiktiven Datenanalysen
Praktische Erfahrung mit Datenprozessierung
- Arbeiten mit Big Data-Verarbeitung und verteiltem Rechnen
- Sammeln von SQL-basierten Erfahrung für Datenumwandlungen
- Verständnis der Echtzeit-ML-Bereitstellung für skalierbare ML-Workflows
Datenaufbereitung und Feature-Engineering in der Datenwissenschaft
- Durchführung von Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation für Datenmodelle
- Gewinnung von Features aus strukturierten und unstrukturierten Datensätzen
- Optimierung der Datenverarbeitungstechniken für Dimensionenreduzierung
Optimierung von SQL für ML-Pipelines
- Einsatz von SQL für Feature-Engineering in der Datenwissenschaft
- Förderung der Datenabfrage und Datenspeicherung für effizientes Training
- Automatisierung von ETL-Workflows mit Python und SQL für AI-Anwendungen
Integrieren von ML-Modellen in Datenverarbeitungs-Workflows
- Nutzung von TensorFlow und scikit-learn für Modell-Training
- Tiefere Integration von ML in ETL-Workflows
- Automatisierung von Modellvorhersagen in Big-Data-Datenanwendungen
Big Data und ML-Kombinationstechniken
- Einsatz von Apache Spark MLlib für verteilte Datenverarbeitung
- Implementierung von ML-Modellen in Big Data-Umgebungen
- Optimierung der Datenfehler-Toleranz in Daten-ML-Pipelines
Echtzeit-ML und Streaming-Datenintegration
- Umsetzung von Echtzeit-ML-Vorhersagen mit Kafka und Spark Streaming
- Optimierung der Datenverarbeitung mit geringer Latenz für AI-Entscheidungen
- Bereitstellung für automatisiertes Machine Learning Modell-Retraining in Streaming-Datenpipelines