Canalizaciones de ciencia de datos: modelos, herramientas y entornos de nube

En el mundo de la ciencia de datos, pasar de un prototipo local a una canalización de producción escalable es una transición crítica.Este curso basado en texto lo guía a través de las herramientas fundamentales, los entornos en la nube y las técnicas de ingeniería de características automatizadas necesarias para construir canalizaciones de datos robustas. Pasará de escribir scripts aislados a comprender cómo se preparan, administran e implementan los modelos de datos en las configuraciones de nube modernas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de los modelos de ciencia de datos, tuberías e infraestructura en la nube - Realice ingeniería de características automatizada utilizando Python y FeatureTools para agilizar la preparación de datos - Explore los entornos de nube y los conceptos básicos de contenedores para la implementación de modelos escalables - Implementar prácticas de marcos de datos modernos y formatos de almacenamiento de datos eficientes para un procesamiento más rápido - Estructura de código Python limpio y reproducible para tuberías de datos confiables - Evalúe y seleccione las herramientas de implementación adecuadas para sus flujos de trabajo de ciencia de datos El curso comienza con la terminología esencial y la arquitectura fundamental antes de sumergirse en la ingeniería de características, la construcción de tuberías y las estrategias de implementación en la nube.Aprenderá completamente a través de explicaciones claras y escritas y ejemplos prácticos de código. Diseñado para científicos de datos, analistas y desarrolladores principiantes que buscan comprender el ciclo de vida completo de los modelos de datos. Este curso no requiere experiencia previa en la nube. Comience a crear canalizaciones de datos escalables y listas para la nuve hoy mismo.