Construcción de canalizaciones de aprendizaje automático por lotes con Scikit-Learn

Este curso le guía a través del proceso de estructuración, contenedorización y ejecución de canalizaciones de predicción por lotes, y le enseña a crear modelos de aprendizaje automático que se pueden implementar en flujos de trabajo de producción automatizados. Aprenderá cómo pasar de escribir código exploratorio a construir tuberías por lotes robustas y automatizadas.Al leer ejemplos prácticos, comprenderá cómo obtener datos de origen, ejecutar predicciones de modelos usando Scikit-Learn, almacenar resultados en un almacén de datos en la nube y empaquetar todo el flujo de trabajo usando Docker. Qué aprenderá: Comprender los conceptos básicos de procesamiento por lotes y la arquitectura de la canalización; Crear flujos de trabajo de aprendizaje automático limpios y modulares con Scikit-Learn y Python; Aplicar sugerencias de tipo Python modernas y registro estructurado para garantizar la confiabilidad de la tubería; Configurar la ingestión de datos y exportar predicciones de forma segura a almacenes de datos en la nube como BigQuery; Conteneriza tu canalización usando Docker para una ejecución consistente en todos los entornos; Implementa estrategias básicas de manejo de errores y pruebas para flujos de trabajo por lotes.Comenzando con las definiciones fundamentales del procesamiento por lote, este curso lo lleva paso a paso a través del diseño de la canalización, la integración de datos en la nube y la contenerización. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y analistas que desean aprender el lado operativo del aprendizaje automático.Este curso está dirigido a personas que deseen aprender cómo implementar el aprendizaje de máquina en su propio proyecto. Es útil tener una familiaridad básica con Python, pero no se requiere experiencia previa con Docker o con las canalizaciones en la nube.Comience a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre los modelos de aprendizaje automático y los flujos de trabajo por lotes listos para la producción.