علم البيانات العملي: بناء خطوط أنابيب ML الجاهزة للإنتاج

يمكن للعديد من علماء البيانات الطموحين تدريب نموذج في Jupyter Notebook، لكنهم يواجهون صعوبة في تحويله إلى نظام موثوق وجاهز للإنتاج. سد الفجوة بين البيانات الخام وواجهة برمجة تطبيقات (API) حية ومراقبة هو المفتاح لبناء قيمة حقيقية. ترشدك هذه الدورة التدريبية النصية عبر دورة حياة تعلم الآلة بأكملها، مما يساعدك على الانتقال من تحليل البيانات الاستكشافي إلى بناء خطوط أنابيب مؤتمتة، ونشر واجهات برمجة تطبيقات الاستدلال (inference APIs)، وإنشاء حلقات مراقبة قوية. ما ستتعلمه: - فهم أساسيات صياغة مشاكل تعلم الآلة (ML) وإعداد بيئات مشروع نظيفة. - إجراء تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) وهندسة الميزات القوية لإعداد مجموعات بيانات عالية الجودة. - تدريب وتقييم نماذج تعلم الآلة مع تتبع التجارب بشكل منهجي. - بناء واجهات برمجة تطبيقات استدلال (inference APIs) خفيفة الوزن لخدمة نماذجك للتطبيقات الخارجية. - تنفيذ سير عمل CI/CD الأساسي والاختبار الآلي باستخدام pytest لرمز تعلم الآلة الخاص بك. - تكوين أنظمة المراقبة لتتبع أداء النموذج واكتشاف الانجراف في الإنتاج. ستبدأ بالتعريفات الأساسية، وتتعلم كيفية هيكلة مشاريع تعلم الآلة (ML) وإعداد بيئات قابلة لإعادة الإنتاج. من هناك، ستطلع على تطبيقات خطوة بخطوة لخطوط أنابيب البيانات، واستراتيجيات نشر النماذج، وممارسات التكامل المستمر. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات المبتدئين ومطوري البرامج والمحللين الذين يتطلعون إلى بناء أنظمة تعلم آلة (ML) شاملة، وتتطلب فقط معرفة أساسية بـ Python. ابدأ القراءة اليوم لإخراج نماذج تعلم الآلة الخاصة بك من دفتر الملاحظات (notebook) وإدخالها في الإنتاج.