PySpark Model Pipelines para lagos de datos en la nube

A medida que los volúmenes de datos crecen, la implementación de modelos de aprendizaje automático requiere una infraestructura escalable que pueda manejar conjuntos de datos masivos sin romper.La transición de prototipos locales a canalizaciones por lotes basadas en la nube es un paso crítico para los profesionales de datos modernos. Este curso de solo texto lo guía a través de los conceptos fundamentales y los pasos prácticos de la construcción de tuberías de modelos por lotes escalables usando PySpark.Aprenderá cómo procesar datos a gran escala, integrarse con lagos de datos en la nube y configurar predicciones programadas. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología básica de la computación distribuida y la arquitectura PySpark - Configurar las tuberías de datos PySpark para leer y escribir en lagos de datos en la nube - Construya tuberías de procesamiento por lotes robustas para la inferencia de modelos de aprendizaje automático - Aplicar conceptos de programación para automatizar las predicciones del modelo a intervalos regulares - Implemente la validación de datos básicos y las comprobaciones de calidad dentro de sus tuberías de nube - Implemente tuberías de manera eficiente en entornos AWS y GCP Este curso comienza con definiciones esenciales de sistemas distribuidos y lagos de datos, luego progresa a la configuración práctica de PySpark, la integración de almacenamiento en la nube y la programación automatizada de lotes. Está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y analistas que son nuevos en el procesamiento de datos a escala de nube y PySpark, sin necesidad de experiencia avanzada en la nube.Comience a leer hoy para dominar las herramientas que impulsan las tuberías de datos modernas y escalables en la cloud.