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Schulungsübersicht

Einführung in das Big-Data-Ökosystem

  • Überblick über relevante Big-Data-Technologien und -Architekturen
  • Batch-Verarbeitung im Vergleich zu Echtzeitverarbeitung
  • Datenhaltungsstrategien für maximale Skalierbarkeit

Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Apache Spark

  • Optimierung von Spark-Jobs bezüglich ihrer Leistungsfähigkeit
  • Avanced Transformationen und Aktionen in Spark
  • Umgang mit strukturierten Datenströmen

Maschinelles Lernen im großen Maßstab

  • Methoden zur verteilten Trainierung von Modellen
  • Einstellung von Hyperparametern bei großen Datensätzen
  • Bereitstellung von Modellen in Big-Data-Umgebungen

Tiefes Lernen für Big Data-Anwendungen

  • Integration von TensorFlow und PyTorch mit Spark
  • Verteilte Trainingspipelines im Bereich des tiefen Lernens
  • Anwendungsbeispiele in der Bild-, Text- sowie Zeitreihenanalyse

Echtzeitanalytik und Datenströme

  • Nutzung von Apache Kafka zur Aufnahme von Streaming-Daten
  • Verfügbare Frameworks für die Verarbeitung von Datenströmen
  • Überwachung und Alarmierung in Echtzeitsystemen

Datenverwaltung, Sicherheit und ethische Aspekte

  • Datenschutz sowie gesetzliche Compliance-Anforderungen
  • Zugriffskontrolle und Verschlüsselung in Big-Data-Systemen
  • Ethische Fragen bei der großflächigen Datennutzung

Integration von Big Data in die Geschäftsintelligenz

  • Datenvisualisierung und Erstellung interaktiver Dashboards im Kontext großer Datenmengen
  • Verknüpfung von Big-Data-Pipelines mit BI-Werkzeugen
  • Wie mittels fortgeschrittener Analytik nachhaltige Geschäftsergebnisse erzielt werden können

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Fundierte Kenntnisse im Bereich Datenanalyse sowie statistische Modellierung
  • Erfahrung mit Datenverarbeitungswerkzeugen und Programmiersprachen wie Python, R oder Scala
  • Kenntnisse verteilter Rechenumgebungen wie Hadoop oder Spark

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Skalierung von Datenverarbeitung und prädiktiver Analytik ausbauen möchten
  • Erfahrene Analysten, die komplexe analytische Arbeitsabläufe entwerfen und umsetzen wollen
  • Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter, die sich mit innovativen datenbasierten Lösungen beschäftigen
 42 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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