Inżynieria uczenia maszynowego: łączenie nauki o danych i inżynierii danych

Wielu początkujących naukowców zajmujących się danymi potrafi trenować model w notebooku, ale ma trudności z budową solidnych, skalowalnych potoków danych, które zasilają te modele.Zmniejszenie luki między nauką o danych a inżynierią danych jest kluczem do tworzenia rzeczywistych systemów uczenia maszynowego. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje inżynierii uczenia maszynowego.Będziesz przechodzić od pisania izolowanych plików skryptów do projektowania uporządkowanych, czystych i zautomatyzowanych przepływów pracy, które przetwarzają dane wydajnie i niezawodnie. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię i podstawowe różnice między nauką o danych a inżynierią danych. - Twórz czyste potoki danych za pomocą nowoczesnych bibliotek ramek danych i uporządkowanego kodu Pythona. - Zastosuj praktyki sprawdzania poprawności i testowania danych, aby zapewnić wysokiej jakości dane wejściowe dla swoich modeli. - Skonfiguruj podstawowe rozwiązania do przechowywania danych i zintegruj je z przepływami pracy uczenia maszynowego. - Poznaj nowoczesne koncepcje MLOps, w tym sklepy z funkcjami i podstawowe śledzenie modeli. Zaczniesz od podstawowych definicji i wzorców architektonicznych, a następnie przejdziesz do praktycznych ćwiczeń pisemnych, które symulują rzeczywiste wyzwania związane z rurociągami danych.Materiał jest logicznie skonstruowany, aby krok po kroku budować pewność siebie. Ten kurs jest przeznaczony dla młodszych naukowców zajmujących się danymi, absolwentów i początkujących programistów, którzy chcą rozwinąć inżynierię danych. Nie jest wymagane zaawansowane doświadczenie inżynierskie.Zacznij czytać już dziś, aby podnieść swoje umiejętności rozwoju uczenia maszynowego.