Machine Learning für Data Engineering: Daten-Engineering-Projekte

Maschinelles Lernen für Data Engineering: Data-Engineering-Projekte Die Teilnehmer wenden maschinelles Lernen (ML) und Data-Engineering-Prinzipien auf reale Projekte an und sammeln praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Datenpipelines, der Modellintegration und skalierbaren ML-Workflows. Sie arbeiten an End-to-End-Data-Engineering-Projekten, optimieren Big-Data-Architekturen, Echtzeitverarbeitung und cloudbasierte ML-Bereitstellung, um komplexe Datenherausforderungen zu lösen. Einführung in Data Engineering und ML-Projekte -Verstehen Sie die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Datenverarbeitung. -Erfahren Sie, wie ML-Modelle in umfangreiche Daten-Workflows integriert werden. -Erkunden Sie das Projektlebenszyklus-Management, von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung. Entwurf skalierbarer Datenpipelines -Erstellen Sie ETL-Pipelines mit SQL, Python und Apache Airflow. -Automatisieren Sie die Datenerfassung, -transformation und -speicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten. -Optimieren Sie die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung für ML-Anwendungen. Big Data-Verarbeitung und ML-Integration -Arbeiten Sie mit verteilten Computing-Frameworks wie Apache Spark und Hadoop. -Implementieren Sie Spark MLlib für skalierbares ML-Modelltraining und Inferenz. -Optimieren Sie Datenstrukturen und Arbeitsabläufe für Big Data-Anwendungen. Echtzeit-Datenverarbeitung mit ML -Implementieren Sie ereignisgesteuerte Architekturen mit Kafka und Spark Streaming. -Automatisieren Sie Echtzeit-ML-Vorhersagen für eine dynamische Entscheidungsfindung. -Optimieren Sie Datenverarbeitungs-Pipelines mit geringer Latenz für Hochleistungsanwendungen. Cloud-basierte ML- und Data-Engineering-Projekte -Stellen Sie ML-Modelle und Daten-Workflows auf AWS, Azure und Google Cloud bereit. -Lernen Sie Strategien zur Kostenoptimierung für cloudbasierte ML- und Daten-Pipelines kennen. -Implementieren Sie serverlose Architekturen für die skalierbare Bereitstellung von ML-Modellen. End-to-End-Optimierung des ML-Workflows -Entwerfen Sie Strategien zur Modellüberwachung und zum Umlernen für ML-Pipelines. -Automatisieren Sie die Entwicklung von Funktionen und Datentransformationen in großem Maßstab. -Optimieren Sie die Leistung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Abschlussprojekt: Data Engineering für maschinelles Lernen -Entwickeln Sie ein umfassendes Data-Engineering-Projekt, das ML-Modelle integriert. -Arbeiten Sie mit großen Datensätzen, um skalierbare, automatisierte Workflows zu erstellen. -Präsentieren Sie Ergebnisse, Optimierungen und Leistungsverbesserungen.

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsgutscheine können für dieses Angebot als Fördermittel eingesetzt werden

Teilnahmevorraussetzungen

-Motivation und Interesse an IT, Design und Softwareentwicklung -Gute Computerkenntnisse (PC/Mac) -Teilnahme an einer unverbindlichen Beratung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined