Teilnehmer erwerben Kenntnisse im Umgang mit SQL-Datenbanken zur effizienten Datenverwaltung und -analyse im Kontext von Data Science und Machine Learning.
Strukturiertes Datenmanagement für SQL für Data Science und Machine Learning- Daten effizient speichern, bereinigen und für analytische Abfragen optimieren
- Datenmodelle entwerfen, um große Mengen strukturiert und skalierbar zu verwalten
SQL-Abfragen für datengetriebene Analysen
- Komplexe SQL-Abfragen zur Extraktion und Verarbeitung großer Datensätze entwickeln
- Joins, Aggregationen und Window Functions nutzen, um Muster und Trends in Daten zu erkennen
Effiziente Datenvorbereitung für Machine Learning
- Feature Engineering mit SQL durchführen, um aussagekräftige Variablen aus Rohdaten zu erstellen
- Datenbereinigung und Transformation anwenden, um konsistente und verwertbare Datensätze zu erhalten
Integration von Machine Learning-Techniken mit SQL
- Datenbankinterne Funktionen nutzen, um statistische Analysen und Modellierung vorzubereiten
- Trainingsdaten aus relationalen Datenbanken effizient für externe ML-Modelle bereitstellen
Performance-Tuning für rechenintensive Datenprozesse
- Indexierung und Partitionierung nutzen, um Machine Learning-Datensätze effizient zu verwalten
- Optimierungstechniken zur Skalierung von SQL-Abfragen für große analytische Workloads anwenden
- SQL als zentrales Werkzeug für datengetriebene Analysen gezielt im Data Science-Umfeld einsetzen
- Best Practices für die effiziente Integration von SQL in Machine Learning- und Data Science-Projekte umsetzen