Machine learning für Data Engineering: Machine Learning und SQL

Maschinelles Lernen für Datenverarbeitung: Maschinelles Lernen und SQL
Die Teilnehmer werden Fachwissen in Maschinellem Lernen (ML) und SQL für Datenverarbeitung entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von ML-Modellen in Datenpipelines, der Optimierung relationaler Datenbanken und der Automatisierung von Arbeitsabläufen liegt. Sie werden sich mit der Verarbeitung großer Datenmengen, Echtzeit-ML-Anwendungen und SQL-gesteuerten Datentransformationen befassen, um skalierbare, leistungsstarke Datenlösungen zu erstellen.

Einführung in Maschinelles Lernen und SQL für Datenverarbeitung

• Verstehen Sie die Rolle von ML und SQL im modernen Data Engineering.
• Lernen Sie Big-Data-Konzepte, Datenpipelines und ML-gesteuerte Automatisierung kennen.
• Erkunden Sie relationale und verteilte Datenbanken für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Fortgeschrittenes SQL für Data Engineering

• Meistern Sie komplexe SQL-Abfragen, einschließlich Fensterfunktionen, Joins und Unterabfragen.
• Implementieren Sie Techniken zur Indexierung, Partitionierung und Abfrageoptimierung.
• ETL-Workflows mit SQL für strukturierte und halbstrukturierte Daten erkunden.

Datenaufbereitung und Feature-Engineering für ML

• Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation mit SQL durchführen.
• Features aus strukturierten und unstrukturierten Datensätzen für ML-Modelle entwickeln.
• Datenspeicherung und -abruf für schnelleres Modelltraining und schnellere Inferenz optimieren.

ML-Modellintegration in SQL-basierte Pipelines

• Maschinelle Lernmodelle in SQL-gesteuerten Datenumgebungen bereitstellen.
• Automatisieren Sie Modellinferenzen und -prognosen in SQL-basierten Workflows.
• Optimieren Sie Echtzeit-ML-Pipelines mithilfe von Datenbanken wie PostgreSQL und Snowflake.

Verteiltes maschinelles Lernen mit Big-Data-Frameworks

• Nutzen Sie Apache Spark MLlib für eine skalierbare ML-Verarbeitung.
• Trainieren Sie umfangreiche Modelle in verteilten Computerumgebungen.
• Optimieren Sie die Leistung und Fehlertoleranz in ML-Workflows.

Cloud-basierte maschinelle Lern- und SQL-Lösungen

• Erkunden Sie Cloud-basierte ML- und SQL-Dienste wie BigQuery ML und AWS Sagemaker.
• Optimieren Sie SQL-Abfragen und ML-Workflows in Cloud-basierten Architekturen.
• Automatisieren Sie die Bereitstellung von ML-Modellen in Big Data SQL-Umgebungen.

Praktische Projekte zu maschinellem Lernen und SQL

• Erstellen Sie End-to-End-ML-Pipelines, die in SQL-basierte Datenspeicher integriert sind.
• Entwickeln Sie reale Vorhersagemodelle mit SQL- und ML-Frameworks.
• Optimieren Sie datengesteuerte maschinelle Lern-Workflows für Skalierbarkeit und Effizienz.