Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı

Birçok umut vadeden veri bilimcisi bir dizüstü bilgisayarda bir model eğitebilir, ancak bu modelleri besleyecek sağlam, ölçeklenebilir veri boru hatları inşa etmek için mücadele eder. veri bilimi ve veri mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmak gerçek dünya makine öğrenme sistemleri yaratmanın anahtarı. Bu metin tabanlı kurs, makine öğrenimi mühendisliğinin temel kavramlarını size anlatıyor. Ayrık senaryo dosyaları yazmaktan verileri verimli ve güvenilir bir şekilde işleyen yapılmış, temiz ve otomatik iş akışlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Veri bilimi ve veri mühendisliği arasındaki temel terminoloji ve temel farklılıkları anlamak. - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve yapılandırılmış Python kodu kullanarak temiz veri boru hatları oluşturun. - Modelleriniz için yüksek kaliteli girdileri sağlamak için veri doğrulama ve test uygulamalarını uygulayın. - Temel veri depolama çözümlerini yapılandır ve onları makine öğrenimi çalışma akışlarıyla birleştir. - Özellikler depoları ve temel model izleme de dahil olmak üzere modern MLOps kavramlarını keşfedin. Önemli tanımlamalar ve mimari paternlerle başlayacaksınız ve daha sonra gerçek dünyadaki veri boru hattı zorluklarını taklit eden pratik yazılı egzersizlere geçeceksiniz. Bu ders, genç veri bilimcileri, yeni mezunlar ve veri mühendisliğine genişlemek isteyen yazılım yeni başlayanları için tasarlanmıştır. Gelişmiş mühendislik deneyimi gerektirmez. Makine öğrenimi geliştirme becerilerinizi yükseltmek için bugün okumaya başlayın.