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Overview

This course is designed to teach the installation and administration of open source packages on IBM i as well as teach how to use some of the open source packages that can be downloaded. Class activities include showing how to download and manage open source packages using Access Client Solutions, and how to use python, node.js, and PHP to access data in different ways on the IBM i.

Overview

This course is designed to teach the installation and administration of open source packages on IBM i as well as teach how to use some of the open source packages that can be downloaded. Class activities include showing how to download and manage open source packages using Access Client Solutions, and how to use python, node.js, and PHP to access data in different ways on the IBM i.

DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

Der Teilnehmer erlangt eine exzellente, langjährig bewährte Weiterbildung zu Informationssicherheit in der Übersicht betreffend Grundlagen, Prinzipien, Methoden, Techniken, Gefahren und Lösungen sowie dem Management derselben, um gesamthafte Lösungen auf angemessenem Niveau erstellen und aufrechterhalten zu können sowie ein Personenzertifikat als Kompetenznachweis bei bestandener Prüfung mit einer Gültigkeitsdauer von sieben Jahren. Alternativ wird eine Teilnahmebestätigung ausgestellt.

In diesem Seminar lernen Sie Apache Maven im Rahmen eines Tages kennen. Maven ist eines der populärsten Build-Werkzeuge der Java Welt und ein essentieller Bestandteil vieler Software-Projekte. Durch das Verständnis der Arbeitsweise, der Konventionen und Konfigurationsmöglichkeiten von Maven legen Sie den Grundstein für eine effiziente Projektdurchführung.

DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

IT-Praxis: Exchange Server 2019 Administration (PW18)

Module 0: Welcome

• Course introduction

Module 1: Introduction to MLOps

• Machine learning operations
• Goals of MLOps
• Communication
• From DevOps to MLOps
• ML workflow
• Scope
• MLOps view of ML workflow
• MLOps cases

Module 2: MLOps Development

• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• MLOps security
• Automating
• Apache Airflow
• Kubernetes integration for MLOps
• Amazon SageMaker for MLOps
• Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
• Demonstration: Amazon SageMaker
• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 3: MLOps Deployment

• Introduction to deployment operations
• Model packaging
• Inference
• Lab: Deploy your model to production
• SageMaker production variants
• Deployment strategies
• Deploying to the edge
• Lab: Conduct A/B testing
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 4: Model Monitoring and Operations

Lab: Troubleshoot your pipeline

The importance of monitoring

Monitoring by design

Lab: Monitor your ML model

Human-in-the-loop

Amazon SageMaker Model Monitor

Demonstration: Amazon SageMaker Pip...

Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen. In diesem Seminar lernen Sie die Funktionsweise sowie die zugrundeliegenden Konzepte von Spark kennen und bekommen einen Überblick über die wichtigsten Spark-Komponenten und die Architektur einer Spark-Applikation. In praktischen Übungen wenden Sie das Erlernte an und schreiben Ihre ersten eigenen Spark-Jobs in Python. Unter anderem verwenden Sie dabei Spark Core (das grundlegende Framework für die parallele Verarbeitung in Spark) und analysieren Daten mit Spark SQL. Weiterhin lernen Sie die wichtigsten Konfigurationen für die Ausführung von Spark Jobs auf einem lokalen System oder in einem Hadoop / YARN Cluster k

Nach dem Besuch dieses Seminars sind Sie in der Lage, Anwendungen für Hadoop zu entwickeln, zu testen und zu debuggen. Sie verstehen die Architektur dieses Frameworks und können damit effiziente Algorithmen zur Umsetzung komplexer Anforderungen implementieren.