Publicação de previsões de ML no Cloud Datastore e no BigQuery

Implementar um modelo de machine learning é apenas metade da batalha; fornecer suas previsões de forma eficiente para aplicativos downstream e painéis analíticos é onde o valor real reside. Este curso orienta você no estabelecimento de pipelines robustos e prontos para produção para entregar suas previsões de modelo diretamente ao Cloud Datastore e ao BigQuery. Você aprenderá a arquitetar fluxos de trabalho que equilibram a necessidade de pesquisas rápidas e de baixa latência com análises em lote profundas e escaláveis. O que você vai aprender: * Entenda os conceitos básicos de armazenamento de previsão e arquiteturas de serviço de modelo * Configurar esquemas no BigQuery para consultas analíticas estruturadas e de longo prazo * Gravar saídas de modelo no Cloud Datastore para permitir acesso rápido e em tempo real a aplicativos * Aplicar práticas modernas de validação de dados para garantir a integridade do pipeline de previsão * Otimizar estratégias de ingestão de dados para eficiência de custo e alto desempenho * Pratique projetar pipelines que se ajustam perfeitamente à medida que o volume de dados de produção cresce Começando com a terminologia fundamental e os conceitos de armazenamento, este curso somente de texto orienta você passo a passo por meio de explicações escritas e cenários práticos de configuração. Você explorará como gerenciar os padrões de análise de lote e de serviço em tempo real de forma eficaz. Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a engenheiros de dados e profissionais de aprendizado de máquina que desejam preencher a lacuna entre o desenvolvimento de modelos e a entrega de produção. Nenhuma experiência avançada em arquitetura de nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para criar pipelines de previsão confiáveis e de alto desempenho para seus aplicativos.