Ingegneria del machine learning: collegamento tra scienza dei dati e ingegneria dei dati

Molti aspiranti data scientist sono in grado di addestrare un modello in un notebook, ma hanno difficoltà a creare pipeline di dati solide e scalabili che alimentino tali modelli.Colmare il divario tra data science e data engineering è la chiave per creare sistemi di machine learning reali. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'ingegneria dell'apprendimento automatico.Passerai dalla scrittura di file di script isolati alla progettazione di flussi di lavoro strutturati, puliti e automatizzati che elaborano i dati in modo efficiente e affidabile. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia di base e le differenze fondamentali tra data science e data engineering. - Crea pipeline di dati pulite utilizzando moderne librerie di dataframe e codice Python strutturato. - Applicare pratiche di convalida e test dei dati per garantire input di alta qualità per i modelli. - Configurare soluzioni di archiviazione dati di base e integrarle con i flussi di lavoro di apprendimento automatico. - Esplora i moderni concetti MLOps, inclusi i feature store e il tracciamento di base del modello. Inizierai con le definizioni essenziali e i modelli architettonici prima di passare a esercizi pratici scritti che simulano le sfide della pipeline di dati del mondo reale. Questo corso è progettato per i giovani scienziati dei dati, i neolaureati e i principianti del software desiderosi di espandersi nell'ingegneria dei dati.Non è richiesta alcuna esperienza di ingegneria avanzata. Inizia a leggere oggi per elevare le tue capacità di sviluppo del machine learning.