Machine Learning Engineering: Brücke zwischen Data Science und Data Engineering

Viele angehende Data Scientists können ein Modell in einem Notebook trainieren, haben aber Schwierigkeiten, robuste, skalierbare Datenpipelines zu erstellen, die diese Modelle speisen.Die Brücke zwischen Data Science und Data Engineering ist der Schlüssel zur Erstellung von Machine Learning-Systemen für die reale Welt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des Machine Learning Engineerings und führt vom Schreiben isolierter Skriptdateien zum Entwerfen strukturierter, sauberer und automatisierter Workflows, die Daten effizient und zuverlässig verarbeiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie und die grundlegenden Unterschiede zwischen Data Science und Data Engineering. - Erstellen Sie saubere Datenpipelines mit modernen Dataframe-Bibliotheken und strukturiertem Python-Code. - Wenden Sie Datenvalidierungs- und Testpraktiken an, um qualitativ hochwertige Eingaben für Ihre Modelle sicherzustellen. - Konfigurieren Sie grundlegende Datenspeicherlösungen und integrieren Sie sie in maschinelle Lernworkflows. - Erkunden Sie moderne MLOps-Konzepte, einschließlich Feature Stores und grundlegender Modellverfolgung. Sie beginnen mit den wesentlichen Definitionen und Architekturmustern, bevor Sie zu praktischen schriftlichen Übungen übergehen, die die Herausforderungen einer Datenpipeline in der realen Welt simulieren. Dieser Kurs richtet sich an junge Data Scientists, frische Absolventen und Software-Einsteiger, die sich auf Data Engineering ausdehnen möchten. Keine fortgeschrittene Engineering-Erfahrung erforderlich.Lesen Sie noch heute, um Ihre Fähigkeiten zur Entwicklung von Machine Learning zu verbessern.