Big Data Machine Learning und Analytics: Ein praktischer Leitfaden

Herkömmliche Datenanalysetools versagen oft, wenn Datensätze auf Millionen von Zeilen anwachsen. Die Anwendung von Machine Learning auf riesige Datensätze ist eine wichtige Fähigkeit für moderne Datenexperten. In diesem Kurs werden Sie vom Umgang mit kleinen, lokalen Datensätzen zum Entwerfen und Ausführen skalierbarer Machine-Learning-Workflows auf Big-Data-Infrastruktur übergehen. Sie lernen, wie Sie nahtlos skalierbare Vorhersagemodelle verarbeiten, analysieren und erstellen. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende Big-Data-Konzepte, Terminologie und verteilte Computing-Architekturen; Verarbeiten Sie große Datensätze effizient mit modernen Dataframe-Bibliotheken und Data Lake-Konzepten; Erstellen und trainieren Sie maschinelle Lernmodelle, die auf verteilten Systemen ausgeführt werden sollen; Wenden Sie grundsätzliche MLOps-Prinzipien an, um verteilte Systeme zu verwalten, zu überwachen und zu optimieren. Skalieren Sie Ihre Machine-Learning-Workflows; Implementieren Sie Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Techniken, die für große Datenmengen optimiert sind. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und den Grundlagen verteilter Systeme, bevor Sie durch detaillierte schriftliche Erklärungen zur Datenvorbereitung, zum Modelltraining und zu Skalierungsstrategien geführt werden. Sie üben durch schriftliche Übungen und Code-Snippets, die Ihr Verständnis von umfangreichen Daten-Workflows festigen sollen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenanalysten, Softwareentwickler und Anfänger, die in die Welt der Big Data einsteigen möchten, ohne dass Vorkenntnisse im Bereich des verteilten Rechnens erforderlich sind. Erfahren Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit von Big Data nutzen und skalierbare Machine-Learning-Lösungen erstellen können.