Computing und Datenmanagement

Unsere Schulungen im Bereich Computing umfassen ein breites Spektrum an Themen, darunter High Performance Computing (HPC), bei dem es darum geht, die Leistungsfähigkeit von Supercomputern und Clustern zu nutzen, um komplexe wissenschaftliche und technische Probleme effizient zu lösen, sowie Research Data Management (RDM). Unsere HPC-Trainings werden in enger Zusammenarbeit mit dem Nationalen Hochleistungs Rechnen (NHR) angeboten. In unseren HPC-Trainings vermitteln wir den Teilnehmenden, wie sie modernste Techniken des maschinellen Lernens in HPC-Umgebungen nutzen können, um neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Aufgaben zu automatisieren, die heutzutage in der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft unverzichtbar sind.

Unsere Trainings umfassen sowohl Kenntnisse im Bereich Datenmanagement als auch solche, die im Zeitalter des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung sind. Über die Datenspeicherung und Dateiverwaltung hinaus führen wir unsere Teilnehmenden in Themen wie Urheberrecht und Lizenzierung, Versionskontrolle mit Git sowie das Verfassen und Umsetzen von Datenmanagementplänen ein.

Wir bieten Schulungen zu den Herausforderungen im Bereich Big Data an, um unseren Teilnehmenden die Fähigkeit zu vermitteln, umfangreiche Datensätze zu bewältigen und zu verarbeiten, sowie Strategien zur Datenspeicherung und -verwaltung, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Im Rahmen von Trainings im Bereich Computing ist Jupyter Hub eine beliebte Plattform, die eine kollaborative und interaktive Umgebung für das Programmieren und die Datenanalyse bietet und damit ein wertvolles Werkzeug für Forschende und Datenwissenschaftler:innen darstellt.

Trainings

• Big-Data-Verarbeitung auf HPC
• Maschinelles Lernen auf HPC
• Jupyter Hub auf HPC
• R auf HPC
• Kollaboarives Arbeiten mit git

Living Lab Lectures zum Thema

• Hyperparameter-Optimierung mit OmniOpt auf HP
• Paralleles und distributed Deep Learning (auf Englisch)
• Kontextbewusstsein bei Big Data durch Drift-Erkennung (auf Englisch)
• Leistungsanalyse von Big Data

Weiterführende Informationen

• TUD Technische Universität Dresden – HPC-Kompendium (auf Englisch)
• Unniversität Leipzig Scientific Computing Knowledge Base (auf Englisch)
• NHR-Schulungsmaterialien
• NHR Trainings (Englisch)
• DevOps-Praxisseminar
• Open Science, Weitergabe und Lizenzierung
• Zusammenarbeit und Versionskontrolle mit Git
• Datenmanagement