Qualidade de dados do AWS Glue para pipelines de ML automatizados

Os modelos de machine learning são tão bons quanto os dados usados para treiná-los, mas a corrupção silenciosa de dados e a deriva de esquemas geralmente passam despercebidas até que afetem a produção. Este curso baseado em texto orienta você no estabelecimento de validação de dados automatizada e baseada em regras usando o AWS Glue Data Quality. Você aprenderá a projetar, implementar e automatizar verificações de qualidade de dados que protegem seus pipelines de machine learning. Ao ler explicações estruturadas e analisar cenários de configuração do mundo real, você obterá as habilidades para evitar que dados inválidos poluam seus conjuntos de dados de treinamento e pipelines de inferência. O que você aprenderá: - Entenda os conceitos fundamentais de qualidade de dados e a terminologia-chave para conjuntos de dados de aprendizado de máquina. - Escreva regras de validação de dados usando a sintaxe Data Quality Definition Language (DQDL). - Configure o AWS Glue Data Quality para avaliar automaticamente os conjuntos de dados de entrada. - Integre verificações de validação automatizadas em fluxos de trabalho MLOps sem servidor e arquiteturas orientadas a eventos. - Analise os resultados da validação para acionar alertas e evitar falhas no pipeline downstream. - Aplique as melhores práticas para gerenciar a deriva do esquema e as anomalias de dados na produção. Este curso começa com definições essenciais de qualidade de dados e arquitetura do AWS Glue antes de orientar você na criação de regras e na integração de pipeline. Você estudará exemplos práticos e escritos de regras de validação e aprenderá a mapeá-los para os requisitos de aprendizado de máquina do mundo real. Este curso foi projetado para engenheiros de dados iniciantes, profissionais de nuvem e aspirantes a engenheiro de aprendizado de máquina que desejam criar pipelines de dados confiáveis sem experiência prévia em validação de dados. Não é necessário ter conhecimentos avançados de programação ou da AWS para começar. Comece a ler hoje mesmo para criar barreiras automatizadas de qualidade de dados para seus projetos de machine learning baseados na nuvem.