As data analysis becomes a more essential part of software engineering, optimization techniques are an essential part of the analysis process. Java applications require careful consideration of memory management, due to how memory is managed in Java. To ensure that your applications run as efficiently as possible, you need to ensure that you select the right data management strategies for your projects. This comprehensive course equips developers with essential skills to build optimized data pipelines for Java applications. Through hands-on labs, you'll confidently analyze application memory profiles to implement data optimizations in your Java projects. If you're a software engineer, data analyst, or someone just interested in machine learning, this course is for you! Learn the essentials of data engineering and optimization for data projects.
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Optimize Java Data Performance for ML
Ce cours fait partie de Spécialisation Level Up: Java-Powered Machine Learning
Instructeurs : Starweaver
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Evaluate different data structure and parsing strategies and implement the best fitting structure to their data project.
Design a sort and search strategy to allow for data in a project to be sorted and searched as quickly as possible.
Examine memory and heap profiles from Java applications to identify opportunities for memory optimization.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Loyalty Programs
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : Java
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Application Performance Management
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Data Analysis
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Il y a 3 modules dans ce cours
This module gives an overview of the different techniques for structuring and parsing data in Java applications. You'll explore how to choose data structures for different types of data, as well as how to optimize data loading through CSV loaders.
Inclus
8 lectures
This module gives an overview of sorting and searching techniques for machine learning datasets. You'll explore how sorting and searching apply to projects, as well as how these techniques are typically applied.
Inclus
6 lectures
This module gives an overview of the memory management and profiling techniques commonly used with Java applications. The module also discusses how to use memory profiling to identify opportunities for memory optimization.
Inclus
8 lectures
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