Pipelines de Machine Learning em tempo real com Kafka, PySpark e Scikit-Learn

No mundo atual, orientado por dados, o processamento de informações à medida que chegam é crucial para tomar decisões de negócios oportunas. Este curso ensina como preencher a lacuna entre modelos estáticos de machine learning e fluxos de dados contínuos em tempo real. Você passará do treinamento de modelos off-line para a criação de pipelines de streaming robustos e de ponta a ponta que ingerirão, processarão e farão previsões em feeds de dados ao vivo em escala. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de streaming de eventos, corretores de mensagens e processamento de dados distribuídos. - Configurar tópicos do Kafka para ingerir e gerenciar fluxos de dados em tempo real. - Processe e transforme dados de streaming usando o PySpark Structured Streaming. - Integre modelos treinados do Scikit-Learn em um pipeline de streaming para inferência em tempo real. - Aplique conceitos modernos de MLOps, como versionamento de modelo básico e monitoramento de latência, aos seus pipelines. - Pratique a construção de um pipeline de streaming completo, desde a ingestão de dados até a previsão em tempo real. O curso começa com conceitos fundamentais de processamento de fluxo e filas de mensagens, depois guia você passo a passo através da configuração do Kafka, escrevendo aplicativos de streaming PySpark e servindo modelos Scikit-Learn. Projetado para entusiastas de dados, desenvolvedores de software e aspirantes a engenheiros de dados que desejam aprender a transmitir o aprendizado de máquina do zero, este curso não requer experiência prévia com Kafka ou PySpark. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos da engenharia de machine learning em tempo real.