Cursusaanbod

Inleiding tot Big Data Ecosystemen

  • Overzicht van big data-technologieën en architecturen
  • Batchverwerking vs. real-time verwerking
  • Databewaarstrategieën voor schaalbaarheid

Geavanceerde Data Verwerking met Apache Spark

  • Spark-jobs optimaliseren voor prestaties
  • Geavanceerde transformaties en acties
  • Werkzaamheden met gestructureerde streamverwerking

Machine Learning op Schaal

  • Technieken voor gedistribueerd modeltraining
  • Hyperparameter afstemming op grote datasets
  • Modelimplementatie in big data-omgevingen

Deep Learning voor Big Data

  • TensorFlow en PyTorch integreren met Spark
  • Gedistribueerde deep learning training pipelines
  • Gebruiksvoorbeelden in beeld, tekst en tijdreeksanalyse

Real-Time Analytics en Data Streaming

  • Apache Kafka voor streaming data ingestie
  • Streamverwerkingsframeworks
  • Monitoring en waarschuwing in real-time systemen

Data Governance, Beveiliging, en Ethiek

  • Dataprivacy en nalevingsvereisten
  • Access controle en versleuteling in big data systemen
  • Ethische overwegingen bij grootschalige analytics

Big Data integreren met Business Intelligence

  • Data visualisatie en dashboarding voor big data
  • Big data pipelines verbinden met BI-tools
  • Bedrijfsresultaten realiseren met geavanceerde analytics

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Sterke kennis van data-analyse en statistische modelleringsconcepten
  • Ervaring met data-verwerkingstools en programmeertalen zoals Python, R, of Scala
  • Kennis van gedistribueerde computing frameworks zoals Hadoop of Spark

Doelgroep

  • Datawetenschappers die grote schaal data-verwerking en voorspellende analyse willen beheersen
  • Senioranalisten die geavanceerde analytische workflows willen ontwerpen en implementeren
  • R&D-professionals die zich richten op innovatieve data-georiënteerde oplossingen
 42 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Testimonials (5)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën