Engenharia de recursos para machine learning e análise na nuvem

Os dados brutos raramente estão prontos para modelos de machine learning, e a qualidade dos seus recursos geralmente determina o sucesso dos seus projetos de IA.Este curso fornece um guia abrangente para identificar, criar e gerenciar os atributos de dados que impulsionam previsões impactantes. Você aprenderá a selecionar, transformar e gerenciar atributos de dados para construir modelos mais precisos e escaláveis.No final do curso, você entenderá como preencher a lacuna entre o armazenamento de dados brutos e a entrada pronta para o modelo. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de seleção de recursos e transformação de dados - Pratique atributos de engenharia usando estruturas Keras e TensorFlow - Aplique técnicas de gerenciamento de recursos com a Vertex AI Feature Store - Crie modelos de aprendizado de máquina diretamente nos data warehouses usando o BigQuery ML - Implemente a seleção automatizada de recursos para identificar as colunas de dados mais impactantes - Explore técnicas modernas de validação de dados para garantir a consistência dos recursos ao longo do tempo O curso começa com terminologia essencial e noções básicas de preparação de dados antes de passar para o gerenciamento prático de recursos baseados em nuvem e integração de modelos.Você lerá explicações detalhadas e estudará exemplos de código que demonstram como lidar com desafios de dados do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes em ciência de dados e aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia com plataformas de nuvem especializadas ou engenharia avançada. Comece a criar melhores modelos de aprendizado de máquina hoje mesmo, dominando a arte da engenharia de recursos.