Grundlagen des Cloud Data Engineering und Machine Learning

Moderne Unternehmen verlassen sich auf Daten, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Das Verwalten riesiger Datensätze und das Extrahieren vorausschauender Erkenntnisse erfordert jedoch einen strukturierten Ansatz. Dieser Kurs bietet einen klaren Weg zum Verständnis, wie Data Engineering und Machine Learning in der Cloud zusammenarbeiten. Sie werden vom Verständnis grundlegender Datenkonzepte zum Entwurf robuster Pipelines und zur Integration von Machine-Learning-Workflows übergehen.Durch das Lesen von Szenarien aus der Praxis und strukturierten Erklärungen gewinnen Sie das Vertrauen, Big Data zu verarbeiten und intelligente Entscheidungssysteme zu unterstützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Cloud-Datenarchitektur, Speicheroptionen und Datenbanktypen - Entwerfen Sie Streaming- und Batch-Daten-Pipelines mit verwalteten Cloud-Services - Abfrage und Analyse von riesigen Datensätzen effizient mit serverlosen Data Warehouses - Anwenden von Machine-Learning-Konzepten zur Vorverarbeitung von Daten und zum Trainieren von Vorhersagemodellen - Erkunden Sie moderne Datenmuster, einschließlich Lakehouse-Architekturen und Vektorsuchintegrationen - Implementieren Sie Best Practices für Datensicherheit, Pipeline-Überwachung und Governance Die Reise beginnt mit Kerndatenkonzepten und Speichergrundlagen, bevor Sie zur Pipeline-Erstellung und analytischen Verarbeitung übergehen.Danach gehen Sie zu den Grundlagen des maschinellen Lernens über und erkunden, wie Sie Daten bereinigen, Modelle trainieren und moderne KI-Muster nutzen können. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Dateningenieure und Geschäftsanalysten, die eine starke Grundlage in Cloud-basierten Datensystemen aufbauen möchten, ohne dass vorherige Cloud-Erfahrung erforderlich ist. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Cloud-Daten und des maschinellen Lernens.