Schulungsübersicht
Einführung in Big-Data-Ökosysteme
- Überblick über Big-Data-Technologien und -Architekturen
- Batch-Verarbeitung im Vergleich zur Echtzeit-Verarbeitung
- Datenspeicherstrategien für Skalierbarkeit
Fortschrittliche Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Optimierung von Spark-Jobs für die Leistung
- Fortschrittliche Transformationen und Aktionen
- Arbeit mit Structured Streaming
Machine Learning im großen Maßstab
- Techniken für verteiltes Modelltraining
- Hyperparameter-Tuning auf großen Datensätzen
- Modelldeployment in Big-Data-Umgebungen
Deep Learning für Big Data
- Integration von TensorFlow und PyTorch mit Spark
- Verteilte Deep-Learning-Training-Pipelines
- Anwendungsbeispiele in Bild-, Text- und Zeitreihenanalyse
Echtzeit-Analytik und Data Streaming
- Apache Kafka für das Einlesen von Streaming-Daten
- Stream-Verarbeitungsrahmen
- Überwachung und Alarmierung in Echtzeitsystemen
Daten-Governance, Sicherheit und Ethik
- Anforderungen an Datenschutz und Compliance
- Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
- Ethische Aspekte in der großmaßstäblichen Analytik
Integration von Big Data in die Business Intelligence
- Datenvisualisierung und Dashboards für Big Data
- Anbindung von Big-Data-Pipelines an BI-Tools
- Förderung von Geschäftsergebnissen durch erweiterte Analytik
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gute Kenntnisse in der Datenanalyse und im statistischen Modellieren
- Erfahrung mit Datenverarbeitungstools und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
- Vertrautheit mit verteilten Rechnerrahmen wie Hadoop oder Spark
Zielgruppe
- Wissenschaftler für Datenanalyse (Data Scientists), die die Verarbeitung großer Datenmengen und die prädiktive Analyse beherrschen möchten
- Senior-Analysten, die fortgeschrittene Analyse-Workflows konzipieren und implementieren wollen
- F&E-Professionals, die innovative datengetriebene Lösungen im Fokus haben
Erfahrungsberichte (3)
Das Wissen, dass QGIS und ein Tool, das von anderen verschiedenen Fachleuten wie Landvermessern verwendet werden kann,
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
