Инженерное обеспечение данных и надежность конвейеров для машинного обучения

Модели машинного обучения хороши только настолько, насколько хороши данные, которыми они питаются, но неисправные трубопроводы и молчаливое повреждение данных постоянно нарушают производственные системы. В этом текстовом курсе вы узнаете основные принципы обработки данных, а также научитесь разрабатывать, создавать и обслуживать высоконадежные конвейеры, специально предназначенные для рабочих процессов машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций инженерии данных и архитектур трубопроводов - Очистка, преобразование и проверка первичных наборов данных в надежные аналитические активы - Внедрение автоматизированных систем проверки данных для раннего выявления проблем - Мониторинг состояния трубопровода и обработка дрейфа данных в производственных средах - Разрабатывайте устойчивые рабочие процессы с использованием современных моделей оркестрации и хранения - Примените практику тестирования и управления версиями к вашей инфраструктуре данных Вы начнете с ключевой терминологии и основных понятий, прежде чем перейти к практическому проектированию конвейера, тестированию качества данных и стратегиям обработки ошибок. Этот курс идеально подходит для начинающих, разработчиков программного обеспечения и начинающих специалистов по данным. Не требуется предыдущий опыт работы с данными. Начните читать сегодня, чтобы создавать системы данных, которые поддерживают бесперебойную работу моделей машинного обучения.