Data engineer: Fortgeschrittene ML-Konzepte

Data Engineer: Fortgeschrittene ML-Konzepte Die Teilnehmer erwerben Fachwissen über fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens (ML) für Data Engineering, wobei der Schwerpunkt auf skalierbarem Modelltraining, verteiltem Rechnen, Deep Learning und Echtzeit-ML-Integration liegt. Sie werden sich mit probabilistischen Datenstrukturen, graphenbasiertem ML, automatisierten ML-Workflows und cloudbasierter ML-Bereitstellung befassen, wodurch sie in die Lage versetzt werden, hochleistungsfähige ML-Pipelines für große Datenumgebungen zu optimieren. Einführung in fortgeschrittenes ML für Data Engineers -Verstehen Sie die Herausforderungen der Skalierbarkeit in der ML-gesteuerten Datenverarbeitung. -Erkunden Sie modernste ML-Techniken für Big-Data-Anwendungen. -Erfahren Sie, wie Sie ML-Workflows in der Produktion optimieren und automatisieren können. Deep Learning für die Datenverarbeitung -Implementieren Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow und PyTorch. -Optimieren Sie neuronale Netze für strukturierte und unstrukturierte Daten. -Skalieren Sie Deep-Learning-Workflows mithilfe von GPU-Beschleunigung und verteiltem Training. Probabilistische Datenstrukturen und ML -Arbeiten Sie mit Bloom-Filtern, Count-Min-Sketches und HyperLogLog für eine effiziente ML-Modelloptimierung. -Implementieren Sie speichereffiziente Algorithmen für die Verarbeitung großer Datenmengen. -Optimieren Sie Daten-Workflows für eine schnelle ML-Inferenz. Graphenbasiertes maschinelles Lernen -Nutzen Sie Graph-Neural-Networks (GNNs) für eine beziehungsgesteuerte Datenanalyse. -Arbeiten Sie mit graphenbasierten Datenmodellen für Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung. -Optimieren Sie Graphdatenstrukturen für eine leistungsstarke ML-Verarbeitung. Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-ML-Modellen -Implementieren Sie Echtzeit-ML-Pipelines mit Kafka und Spark Streaming. -Optimieren Sie Vorhersagen mit geringer Latenz für dynamische Datenumgebungen. -Setzen Sie Strategien für automatisiertes Modell-Retraining und -Monitoring ein. Cloudbasierte skalierbare ML-Workflows -Arbeiten Sie mit BigQuery ML, AWS SageMaker und Azure ML für cloudbasiertes ML-Training und Inferenz. -Optimieren Sie kosteneffiziente, skalierbare ML-Modelle in Cloud-Umgebungen. -Automatisieren Sie das ML-Lebenszyklus-Management mithilfe von MLOps-Frameworks. Praktische Projekte für fortgeschrittenes maschinelles Lernen -Entwickeln Sie skalierbare ML-Lösungen für Big-Data-Umgebungen. -Arbeiten Sie an realen ML-Herausforderungen und integrieren Sie dabei Deep Learning, Graph ML und Streaming-Analysen. -Optimierung von End-to-End-ML-Pipelines für umfangreiche Data-Engineering-Anwendungen.

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