Maschinelles Lernen für Datenverarbeitung: Maschinelles Lernen und SQL
Die Teilnehmer werden Fachwissen in Maschinellem Lernen (ML) und SQL für Datenverarbeitung entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von ML-Modellen in Datenpipelines, der Optimierung relationaler Datenbanken und der Automatisierung von Arbeitsabläufen liegt. Sie werden sich mit der Verarbeitung großer Datenmengen, Echtzeit-ML-Anwendungen und SQL-gesteuerten Datentransformationen befassen, um skalierbare, leistungsstarke Datenlösungen zu erstellen.

Einführung in Maschinelles Lernen und SQL für Datenverarbeitung
  • Verstehen Sie die Rolle von ML und SQL im modernen Data Engineering.
  • Lernen Sie Big-Data-Konzepte, Datenpipelines und ML-gesteuerte Automatisierung kennen.
  • Erkunden Sie relationale und verteilte Datenbanken für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Fortgeschrittenes SQL für Data Engineering
  • Meistern Sie komplexe SQL-Abfragen, einschließlich Fensterfunktionen, Joins und Unterabfragen.
  • Implementieren Sie Techniken zur Indexierung, Partitionierung und Abfrageoptimierung.
  • ETL-Workflows mit SQL für strukturierte und halbstrukturierte Daten erkunden.
Datenaufbereitung und Feature-Engineering für ML
  • Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation mit SQL durchführen.
  • Features aus strukturierten und unstrukturierten Datensätzen für ML-Modelle entwickeln.
  • Datenspeicherung und -abruf für schnelleres Modelltraining und schnellere Inferenz optimieren.
ML-Modellintegration in SQL-basierte Pipelines
  • Maschinelle Lernmodelle in SQL-gesteuerten Datenumgebungen bereitstellen.
  • Automatisieren Sie Modellinferenzen und -prognosen in SQL-basierten Workflows.
  • Optimieren Sie Echtzeit-ML-Pipelines mithilfe von Datenbanken wie PostgreSQL und Snowflake.
Verteiltes maschinelles Lernen mit Big-Data-Frameworks
  • Nutzen Sie Apache Spark MLlib für eine skalierbare ML-Verarbeitung.
  • Trainieren Sie umfangreiche Modelle in verteilten Computerumgebungen.
  • Optimieren Sie die Leistung und Fehlertoleranz in ML-Workflows.
Cloud-basierte maschinelle Lern- und SQL-Lösungen
  • Erkunden Sie Cloud-basierte ML- und SQL-Dienste wie BigQuery ML und AWS Sagemaker.
  • Optimieren Sie SQL-Abfragen und ML-Workflows in Cloud-basierten Architekturen.
  • Automatisieren Sie die Bereitstellung von ML-Modellen in Big Data SQL-Umgebungen.
Praktische Projekte zu maschinellem Lernen und SQL
  • Erstellen Sie End-to-End-ML-Pipelines, die in SQL-basierte Datenspeicher integriert sind.
  • Entwickeln Sie reale Vorhersagemodelle mit SQL- und ML-Frameworks.
  • Optimieren Sie datengesteuerte maschinelle Lern-Workflows für Skalierbarkeit und Effizienz.

Der Kurs behandelt die Optimierung von Echtzeit-Machine-Learning-Anwendungen und deren Integration in SQL-gesteuerte Datenpipelines.