Predictive Analytics & Machine Learning auf Big Data
Ziele der Schulung
In dieser 4-tägigen Schulung "Predictive Analytics & Machine Learning auf Big Data" erlernen Sie die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken, um Machine-Learning-Modelle auf großen Datenmengen effizient zu entwickeln, zu trainieren und in produktive Umgebungen zu überführen. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von Big-Data-Technologien wie Apache Spark sowie der Integration mit Python-basierten ML-Frameworks.
Die Schulung vermittelt Ihnen ein tiefes Verständnis für die Besonderheiten von Machine Learning im Big-Data-Kontext – von der Datenaufbereitung über die Modellierung bis hin zum Deployment. Sie werden befähigt, Herausforderungen wie Skalierbarkeit, Echtzeitverarbeitung und Modellinterpretation zu meistern. Durch praxisnahe Übungen und reale Use Cases erlangen Sie die Kompetenz, End-to-End-Pipelines für Predictive Analytics selbstständig zu konzipieren und umzusetzen.
Am Ende der Schulung sind Sie in der Lage:
- die Unterschiede zwischen klassischem und Big-Data-ML zu benennen und anwendungsbezogen zu bewerten,
- Datenaufbereitung und Feature Engineering mit Spark und Pandas durchzuführen,
- ML-Modelle mit Spark MLlib und Python-Frameworks wie SciKit-Learn oder TensorFlow zu trainieren und zu optimieren,
- fortgeschrittene Algorithmen wie Random Forests oder Gradient Boosting gezielt einzusetzen,
- Modelle in Batch- und Streaming-Pipelines zu integrieren und zu deployen,
- Best Practices für Monitoring, Logging und Lifecycle-Management anzuwenden,
- sowie eigene Predictive-Analytics-Projekte von der Datenaufbereitung bis zur Modellinterpretation umzusetzen.
Zielgruppe Seminar
- Data Analyst
- Data Engineers
- Softwareengineers
Voraussetzungen
- Python-Grundkenntnisse
- SQL oder Big Data Grundlagen
Lernmethodik
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Seminarinhalt
Einführung Big Data ML
- Unterschiede klassisches ML vs. Big Data ML
- Batch vs. Streaming ML
- Herausforderungen großer Datenmengen
- Praxis-Use Cases
Datenaufbereitung & Feature Engineering
- Data Cleaning & Transformation
- Feature Engineering mit Spark & Pandas
- Umgang mit Missing Values
- Normalisierung & Scaling
Spark MLlib Grundlagen
- ML Pipelines, Transformers, Estimators
- Klassifikation, Regression, Clustering
- Hyperparameter Tuning
- Performanceoptimierung
Advanced ML Algorithmen
- Random Forests, Gradient Boosting, Ensembles
- Modellinterpretation & Feature Importance
- Cross Validation & Model Selection
- Use Cases
Python & ML Frameworks Integration
- SciKit-Learn, Pandas, NumPy
- TensorFlow/PyTorch Basics
- Modellkombination Spark + Python
- Batch & Streaming Pipelines
Services und Frameworks
- Open Source vs. Closed Source
- On-Premise vs. Cloud
- Deployment & Endpoint Management
- Monitoring & Logging
Evaluation & Modell-Deployment
- Modell-Evaluation: Accuracy, F1, ROC
- Realtime Deployment & Batch Deployment
- Lifecycle Management & Retraining
- CI/CD für ML Modelle
Praxisübungen & Use Cases
- End-to-End Predictive Analytics Pipeline
- Anwendung auf reale Testdaten
- Modellinterpretation & Reporting
- Diskussion Best Practices
Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis
Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.
Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.
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