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.