Databricks mit Schwerpunkt auf Mosaic und AI Architekten
1. Einführung in Databricks und Mosaic-AI
- Grundlagen von Databricks und dessen Architektur
- Überblick über Mosaic-AI und seine Funktionen
- Wichtigkeit von KI in modernen Datenarchitekturen
2. Datenmanagement mit Databricks
- Datenintegration und ETL-Prozesse in Databricks
- Verwendung von Delta Lake für Datenversionierung
- Optimierung von Datenabfragen und Performance-Tuning
3. Mosaic-AI Algorithmen verstehen
- Einführung in die Grundlagen von KI-Algorithmen
- Typen von Algorithmen in Mosaic-AI
- Anwendungsbeispiele für verschiedene Algorithmen
4. Praktische Anwendung von Mosaic-AI
- Erstellung von Modellen in Databricks
- Implementierung von Mosaic-AI in realen Projekten
- Fallstudien zur Nutzung von Mosaic-AI
5. Optimierung von KI-Modellen
- Techniken zur Modellauswertung und -optimierung
- Hyperparameter-Tuning in Databricks
- Vergleich von Modellperformance
6. Integration von Mosaic-AI in Business-Prozesse
- Strategien zur Implementierung in Unternehmen
- Zusammenarbeit zwischen Datenteams und Geschäftsbereichen
- Change Management und Schulungen für Mitarbeiter
7. Monitoring und Wartung von KI-Systemen
- Einrichten von Monitoring-Tools in Databricks
- Wartung von KI-Modellen und Datenpipelines
- Identifikation und Behebung von Problemen
8. Zukunftstrends in Databricks und KI
- Neuste Entwicklungen in Databricks und Mosaic-AI
- Einfluss von KI auf zukünftige Datenarchitekturen
- Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen