Dieser Kurzkurs hilft Ihnen dabei, ML-fähige Datenpipelines sicher aufzubauen und zu validieren. Zunächst lernen Sie, wie Sie ETL-Workflows entwerfen, mit denen Sie große Datensätze mithilfe von Tools wie Airflow und Spark einlesen, bereinigen und partitionieren. Sie erfahren, wie echte Teams Clickstream-Protokolle verwalten, mit Nullwerten umgehen und partitionierte Trainingsdaten in großem Maßstab aufbereiten. Anschließend bewerten Sie Datenqualität, Governance und Datenherkunft, damit Ihre Pipelines vertrauenswürdig und reproduzierbar bleiben. Sie arbeiten mit praktischen Techniken wie Schema-Drift-Prüfungen, Erwartungssuiten und auditfähigen Herkunftsnachweisen. Durch kurze Videos, anwendungsbezogene Lektüre, praktische Übungen und eine abschließende benotete Prüfung lernen Sie, wie Sie zuverlässige Pipelines entwickeln und für den produktiven Einsatz validieren.
ML-Daten entwickeln, validieren und verwalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Aufbewahrung von Aufzeichnungen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Databricks
- Kategorie: PySpark
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dozent
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Lernender seit 2018
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