Machine Learning für Data Engineering: Daten-Engineering-Projekte

Maschinelles Lernen für Data Engineering: Data-Engineering-Projekte
Die Teilnehmer wenden maschinelles Lernen (ML) und Data-Engineering-Prinzipien auf reale Projekte an und sammeln praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Datenpipelines, der Modellintegration und skalierbaren ML-Workflows. Sie arbeiten an End-to-End-Data-Engineering-Projekten, optimieren Big-Data-Architekturen, Echtzeitverarbeitung und cloudbasierte ML-Bereitstellung, um komplexe Datenherausforderungen zu lösen.

Einführung in Data Engineering und ML-Projekte

• Verstehen Sie die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Datenverarbeitung.
• Erfahren Sie, wie ML-Modelle in umfangreiche Daten-Workflows integriert werden.
• Erkunden Sie das Projektlebenszyklus-Management, von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung.

Entwurf skalierbarer Datenpipelines

• Erstellen Sie ETL-Pipelines mit SQL, Python und Apache Airflow.
• Automatisieren Sie die Datenerfassung, -transformation und -speicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Optimieren Sie die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung für ML-Anwendungen.

Big Data-Verarbeitung und ML-Integration

• Arbeiten Sie mit verteilten Computing-Frameworks wie Apache Spark und Hadoop.
• Implementieren Sie Spark MLlib für skalierbares ML-Modelltraining und Inferenz.
• Optimieren Sie Datenstrukturen und Arbeitsabläufe für Big Data-Anwendungen.

Echtzeit-Datenverarbeitung mit ML

• Implementieren Sie ereignisgesteuerte Architekturen mit Kafka und Spark Streaming.
• Automatisieren Sie Echtzeit-ML-Vorhersagen für eine dynamische Entscheidungsfindung.
• Optimieren Sie Datenverarbeitungs-Pipelines mit geringer Latenz für Hochleistungsanwendungen.

Cloud-basierte ML- und Data-Engineering-Projekte

• Stellen Sie ML-Modelle und Daten-Workflows auf AWS, Azure und Google Cloud bereit.
• Lernen Sie Strategien zur Kostenoptimierung für cloudbasierte ML- und Daten-Pipelines kennen.
• Implementieren Sie serverlose Architekturen für die skalierbare Bereitstellung von ML-Modellen.

End-to-End-Optimierung des ML-Workflows

• Entwerfen Sie Strategien zur Modellüberwachung und zum Umlernen für ML-Pipelines.
• Automatisieren Sie die Entwicklung von Funktionen und Datentransformationen in großem Maßstab.
• Optimieren Sie die Leistung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.

Abschlussprojekt: Data Engineering für maschinelles Lernen

• Entwickeln Sie ein umfassendes Data-Engineering-Projekt, das ML-Modelle integriert.
• Arbeiten Sie mit großen Datensätzen, um skalierbare, automatisierte Workflows zu erstellen.
• Präsentieren Sie Ergebnisse, Optimierungen und Leistungsverbesserungen.