Pipelines de données en streaming sur AWS pour le Machine Learning en temps réel

Dans le paysage numérique actuel au rythme effréné, les modèles de machine learning ont besoin d'un accès instantané à des données fraîches pour faire des prédictions précises en temps réel. Le traitement par lots statique ne suffit plus pour les applications réactives modernes. Ce cours vous guide à travers les concepts fondamentaux des architectures de données en streaming sur AWS. Vous passerez de la compréhension de l'ingestion de données de base à la conception de pipelines en temps réel prêts pour la production qui alimentent continuellement des modèles de machine learning. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux des architectures de données en streaming et en quoi elles diffèrent du traitement par lots traditionnel. - Configurer AWS Kinesis Data Streams et Firehose pour ingérer et transporter des données en temps réel à haut volume. - Déployer des solutions de streaming gérées utilisant Apache Kafka (MSK) et Apache Flink pour le traitement de flux en temps réel. - Mettre en œuvre la transformation des données et la validation des schémas pour garantir des entrées propres et de haute qualité pour vos modèles de ML. - Intégrer des pipelines de streaming avec des points de terminaison d'inférence de machine learning pour des prédictions instantanées. - Appliquer les meilleures pratiques pour la monitorage, la mise à l'échelle et la sécurisation des architectures de streaming sans serveur sur AWS. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des flux de données avant d'explorer des guides écrits étape par étape et des modèles architecturaux. Grâce à des explications textuelles détaillées et à des procédures de configuration, vous apprendrez à connecter de manière transparente les couches d'ingestion, de traitement et de machine learning. Ce cours est conçu pour les ingénieurs de données en herbe, les développeurs cloud et les passionnés de machine learning qui souhaitent apprendre les architectures de données en temps réel à partir de zéro. Des connaissances de base sur AWS et sur les concepts de programmation générale sont utiles, mais aucune expérience préalable en streaming n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des pipelines de machine learning réactifs et en temps réel.