Cloud Data Engineering: Grundlagen von Big Data und Machine Learning

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des Cloud Data Engineering, der Big Data-Verarbeitung und der Integration von Machine Learning, um Ihnen die Grundlagen für die Verwendung von Big Data in Ihrem Unternehmen zu vermitteln. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie vom Verständnis grundlegender Datenbankkonzepte zum Entwerfen, Erstellen und Überwachen voll funktionsfähiger Datenpipelines und Workflows für maschinelles Lernen in der Cloud übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kern-Cloud-Datentechnik-Architekturen, Speicheroptionen und Verarbeitungsrahmen. - Erstellen Sie Batch- und Echtzeit-Datenpipelines mit verwalteten Analyse- und Streaming-Services. - Abfrage und Analyse von riesigen Datensätzen effizient mit Cloud-nativen Data Warehouses. - Implementieren Sie grundlegende Machine Learning-Workflows und grundlegender MLOps-Praktiken für die Modellbereitstellung. - Wenden Sie Pipeline-Beobachtungs- und Überwachungsfunktionen an, um die Datenqualität und Systemzuverlässigkeit sicherzustellen. Beginnend mit der wesentlichen Terminologie und den Grundlagen des Cloud-Speichers führt der Kurs Schritt für Schritt durch die Datenaufnahme, -verarbeitung und -integration von maschinellem Lernen.Sie lernen durch detaillierte schriftliche Erklärungen, Architektur-Breaks und praktische Code-Snippets. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Dateningenieure und IT-Profis, die den Übergang zu cloudbasierten Datenrollen planen, ohne dass vorherige Cloud-Erfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um eine solide Grundlage für Cloud Data Engineering und maschinelles Lernen zu schaffen.