MLOps için veri mühendisliği temelleri

Makine öğrenimi modelleri, onları besleyen veri kadar iyidir, ancak ham verileri üretim hazır boru hatlarına dönüştürmek büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Bu kurs veri mühendisliği ve makine öğrenimi operasyonları arasındaki boşluğu doldurmanıza yardımcı olur.\n\nVerinin nasıl toplandığı, depolandığı, dönüştürüldüğü ve özellikle makine eğitimi çalışma akışları için izlendiği konusunda sağlam bir temel kazanacaksınız. Pratik örnekler ve yapılmış yazılı açıklamaları okuyarak, modellerinizin her zaman yüksek kaliteli, güncel verilere erişimini sağlayan esnek veri boru hatlarını nasıl tasarlayacağınızı anlayacaksınız.\n\nNe Öğreneceksiniz:\n- Veri mühendisliğinin temel kavramlarını ve MLOps çalışma akışlarını nasıl desteklediklerini anlayabilirsiniz\n- Yapısal verileri tasarlayın Model eğitimi için ham verileri almaya, temizlemeye ve dönüştürmeye yönelik boru hatları\n- AI uygulamaları için modern vektör veritabanları da dahil olmak üzere veri sürümleme ve depolama stratejilerini keşfedin\n - Veri hareketini düzenlemek ve veri kalitesini korumak için otomatik iş akışlarını uygulayın\n Modern araçlarla temiz, yapısal veri dönüşüm kodu yazmayı pratik edin\n\nKurs boru hattı mimarisi, depolama paradigmaları ve orkestrasyona geçmeden önce temel terminoloji ve temel veri kavramlarıyla başlar. Ham tüketimi, makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış, otomatik, üretim seviyesi veri boru hatları inşa etmeye ilerleteceksiniz.\n\nBu kurs, hedefli veri mühendisleri, makinenin öğrenme tutkunları ve yapay zekanın veri tarafını anlamak isteyen yazılım geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden veri mühendisliği deneyimi gerekmez, ancak programlama kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır.\n\nGüvenilir makine öğrenme sistemleri için gerekli veri temelini bugün inşa etmeye başlayın.