Predictive Analytics & Machine Learning auf Big Data

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.

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