Data engineering: Fortgeschrittenes Machine Learning

Einführung in das fortgeschrittene maschinelle Lernen

• Erkunden Sie die Rolle des fortgeschrittenen maschinellen Lernens in der Datenverarbeitung und Datenwissenschaft.
• Verstehen Sie, wie Datenwissenschaftler fortgeschrittene Algorithmen einsetzen, um komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen.
• Lernen Sie die Integration fortgeschrittener maschineller Lerntechniken in Datenanalyse-Workflows kennen.

Datenanalyseverfahren Einführung

• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um große Datensätze für die Modellierung vorzubereiten.
• Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die erweiterte Datenvorverarbeitung.
• Wenden Sie SQL an, um Daten für maschinelle Lernaufgaben zu extrahieren, zu transformieren und zu analysieren.

Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen

• Beherrschen Sie Ensemble-Methoden wie Random Forests, Gradient Boosting und XGBoost.
• Tauchen Sie ein in Support Vector Machines (SVMs) und deren Anwendung in der Klassifizierung und Regression.
• Erkunden Sie Bayes'sche Netze und probabilistische grafische Modelle für prädiktive Analysen.

Deep Learning und spezialisierte Anwendungen

• Implementieren Sie fortgeschrittene neuronale Netze, einschließlich Faltungs- und rekurrente neuronale Netze.
• Lernen Sie Techniken wie Transferlernen für effizientes Modelltraining.
• Erkunden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Zeitreihenprognosen für datenintensive Projekte.

Anwendungen und Projekte aus der Praxis

• Entwickeln Sie Pipelines für maschinelles Lernen für komplexe Herausforderungen aus der Praxis.
• Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit, die professionelle Data-Engineering-Szenarien simulieren.
• Präsentieren Sie Stakeholdern fortgeschrittene Erkenntnisse und Modellleistungskennzahlen und betonen Sie dabei die Integration von Datenwissenschaft und Datenanalyse.