Ingeniería de aprendizaje automático: uniendo ciencia de datos e ingeniería de datos

Muchos aspirantes a científicos de datos pueden entrenar un modelo en un portátil, pero tienen dificultades para crear canalizaciones de datos robustas y escalables que alimenten a esos modelos.La clave para crear sistemas de aprendizaje automático del mundo real es cerrar la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos fundamentales de la ingeniería de aprendizaje automático, pasando de escribir archivos de script aislados a diseñar flujos de trabajo estructurados, limpios y automatizados que procesen datos de manera eficiente y confiable. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología básica y las diferencias fundamentales entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos. - Construya tuberías de datos limpias utilizando bibliotecas de marcos de datos modernos y código Python estructurado. - Aplique prácticas de validación y prueba de datos para garantizar entradas de alta calidad para sus modelos. - Configurar soluciones básicas de almacenamiento de datos e integrarlas con flujos de trabajo de aprendizaje automático. - Explore los conceptos modernos de MLOps, incluidos los almacenes de características y el seguimiento de modelos básicos. Comenzará con las definiciones esenciales y los patrones de arquitectura antes de pasar a los ejercicios prácticos escritos que simulan los desafíos de la canalización de datos del mundo real. Este curso está diseñado para científicos de datos junior, recién graduados y principiantes en software ansiosos por expandirse a la ingeniería de datos.No se requiere experiencia avanzada en ingeniería.Comience a leer hoy para elevar sus habilidades de desarrollo de aprendizaje automático.