Podstawy inżynierii danych dla MLOps

Modele uczenia maszynowego są tak dobre, jak dane, które je zasilają, ale przekształcenie surowych danych w potoki gotowe do produkcji pozostaje głównym wyzwaniem. Ten kurs pomaga wypełnić lukę między inżynierią danych a operacjami uczenia maszynowego.\n\nZdobędziesz solidne podstawy w zakresie zbierania, przechowywania, przekształcania i monitorowania danych specjalnie dla przepływów pracy uczenia się maszyn. Czytając praktyczne przykłady i uporządkowane pisemne wyjaśnienia, zrozumiesz, jak zaprojektować odporne potoki danych, które zapewnią, że Twoje modele zawsze będą miały dostęp do wysokiej jakości, aktualnych danych.\n\nCzego się nauczysz:\n- Zrozumienie podstawowych pojęć inżynierii danych i ich wsparcia dla przepływów pracy MLOps\n- Projektowanie uporzętnionych danych - Zastosuj potoki do pobierania, czyszczenia i przekształcania surowych danych do treningu modelu\n- Poznaj strategie przechowywania i przechowywanych danych, w tym nowoczesne bazy danych wektorowych dla aplikacji AI\n - Wdrażaj zautomatyzowane przepływy pracy, aby organizować przenoszenie danych i utrzymywać jakość danych\n Ćwicz pisanie czystego, uporządkowanego kodu transformacji danych za pomocą nowoczesnych narzędzi \ n \nKurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć danych, zanim przejdziemy do architektury potoku, paradygmatów przechowywania i orkiestracji. Przejdziesz od surowego pobierania do budowania zautomatyzowanych potoków danych klasy produkcyjnej dostosowanych do uczenia maszynowego.\n\nTen kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, entuzjastów uczenia się maszyn i programistów, którzy chcą zrozumieć stronę danych AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w inżynierii danych, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość koncepcji programowania.\n\nZacznij budować podstawy danych niezbędne dla niezawodnych systemów uczenia maszynowego już dziś.