Grundlagen des Data Engineering für MLOps

Machine-Learning-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Die Umwandlung von Rohdaten in produktionsbereite Pipelines bleibt jedoch eine große Herausforderung. Dieser Kurs hilft Ihnen, die Lücke zwischen Data Engineering und Machine Learning Operationen zu schließen.\n\nSie erhalten eine solide Grundlage dafür, wie Daten speziell für Machine Learning Workflows erfasst, gespeichert, transformiert und überwacht werden. Durch das Lesen von praktischen Beispielen und strukturierten schriftlichen Erklärungen werden Sie verstehen, wie Sie robuste Datenpipelines entwerfen, die sicherstellen, dass Ihre Modelle immer Zugriff auf hochwertige, aktuelle Daten haben.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie die Kernkonzepte des Data Engineering und wie sie MLOps-Workflows unterstützen\n- Entwerfen Sie strukturierte Daten Pipelines zum Aufnehmen, Bereinigen und Transformieren von Rohdaten für das Modelltraining\n- Erkunden Sie Datenversionierungs- und Speicherstrategien, einschließlich moderner Vektordatenbanken für KI-Anwendungen\n– Implementieren Sie automatisierte Workflows, um Datenbewegungen zu orchestrieren und die Datenqualität aufrechtzuerhalten\n‑ Wenden Sie Überwachungstechniken an, um die Datendrift zu erkennen und die Zuverlässigkeit der Pipeline sicherzustellen\n Üben Sie das Schreiben sauberen, strukturierten Datentransformationscodes mit modernen Tools.\n\nDer Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Datenkonzepten, bevor Sie sich der Pipeline-Architektur, Speicherparadigmen und Orchestrierung widmen. Sie werden von der Rohaufnahme zum Aufbau automatisierter, produktionsfähiger Datenpipelines für maschinelles Lernen übergehen.\n\nDieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Machine Learning-Enthusiasten und Softwareentwickler, die die Datenseite der KI verstehen möchten. Es ist keine vorherige Datentechnikerfahrung erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit Programmierkonzepten ist hilfreich.\n\nBauen Sie noch heute die Datengrundlage für zuverlässige Machine-Learning-Systeme auf.