Основы инженерии данных для MLOps

Модели машинного обучения хороши только настолько, насколько хороши данные, которыми они питаются, но переход от необработанных данных к готовым к производству потокам данных остается серьезной проблемой. Этот курс поможет вам преодолеть разрыв между инженерией данных и операциями машинного обучения.\n\nВы получите прочную основу в том, как данные собираются, хранятся, преобразуются и отслеживаются специально для рабочих процессов машинного образования. Прочитав практические примеры и структурированные письменные объяснения, вы поймете, как проектировать устойчивые конвейеры данных, которые обеспечат вашим моделям доступ к высококачественным, актуальным данным.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций инженерии данных и их поддержки рабочих процессов MLOps\n- Проектирование структурированных данных Конвейеры для приема, очистки и преобразования необработанных данных для обучения моделей\n- Изучение стратегий версионирования и хранения данных, включая современные векторные базы данных\n\nВнедрение автоматизированных рабочих процессов для организации перемещения данных и поддержания качества данных.\n- Применение методов мониторинга для обнаружения дрейфа данных Практикуемся в написании чистого, структурированного кода преобразования данных с помощью современных инструментов\n\nКурс начинается с основной терминологии и основных концепций данных, прежде чем перейти к архитектуре конвейера, парадигмам хранения и оркестрации. Вы пройдете путь от сбора исходных данных до создания автоматизированных конвейеров данных производственного уровня, предназначенных для машинного обучения.\n\nЭтот курс преднаznaczен для начинающих инженеров данных, энтузиастов машинного образования и разработчиков программного обеспечения, которые хотят понять сторону данных ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с данными, хотя полезно знакомиться с основными понятиями программирования.\n\nНачните создавать базу данных, необходимую для надежных систем машинного обучения, сегодня.