Data engineering: Machine learning für die Data Engineering

Einführung in das maschinelle Lernen in der Datenverarbeitung

• Verstehen Sie, wie maschinelles Lernen die Arbeitsabläufe in der Datenverarbeitung verbessert.
• Erkunden Sie die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei der Implementierung von Lösungen für maschinelles Lernen.
• Lernen Sie die Integration von maschinellem Lernen in Datenanalyse und Datenpipelines kennen.

• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Datensätze für maschinelles Lernen vorzubereiten.
• Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die Datenvorverarbeitung.
• Wenden Sie SQL an, um Daten für maschinelle Lern-Workflows zu extrahieren und zu transformieren.

• Erkunden Sie überwachte Lerntechniken für prädiktive Data-Engineering-Aufgaben.
• Lernen Sie unüberwachte Lernmethoden für Clustering und Dimensionsreduktion kennen.
• Automatisieren Sie die Datenbereinigung und -validierung mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen.

• Nutzen Sie Ensemble-Methoden wie Random Forests und Gradient Boosting in Datenpipelines.
• Implementieren Sie KI-gestützte Systeme zur Erkennung und Korrektur von Datenanomalien.
• Erkunden Sie Echtzeit-Anwendungen für maschinelles Lernen in Data-Engineering-Umgebungen.

• Entwickeln Sie End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen für Data-Engineering-Herausforderungen.
• Arbeiten Sie an Gruppenprojekten zur Simulation von Anwendungen in der Praxis.
• Präsentieren Sie Stakeholdern Lösungen und Erkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und betonen Sie dabei die Integration von Datenwissenschaft und Datenanalyse.