آموزش مدیریت، تحلیل و ارزیابی خط لوله‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines) - آخرین آپدیت

دانلود Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: این دوره به شما می‌آموزد چگونه خط لوله‌های داده (Data Pipelines) قابل اعتماد برای یادگیری ماشین را در محیط عملیاتی طراحی، ارزیابی و مدیریت کنید. شما خواهید آموخت که چگونه خط لوله‌های روزانه ETL و ELT داده‌ها را به Feature Storeها منتقل می‌کنند، نقش ارکستراسیون در مهندسی ویژگی‌های بازتولیدپذیر چیست، چگونه تغییرات Schema در مراحل بالادستی را بدون مختل کردن سیستم‌های پایین‌دستی مدیریت کنید و چطور سلامت خط لوله را با استفاده از معیارهای تازگی (Freshness)، تأخیر (Lag) و SLA ارزیابی نمایید. این دوره که برای مهندسان داده، مهندسان تحلیل و متخصصان ML طراحی شده است، مهارت‌های عملی لازم برای ارائه داده‌های به‌موقع، قابل اعتماد و منعطف به سیستم‌های یادگیری ماشین را ایجاد می‌کند.

سرفصل ها و درس ها

مدیریت، تحلیل و ارزیابی خط لوله‌های یادگیری ماشین Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines

چرا ETL و ELT برای خط لوله‌های ML اهمیت دارند Why ETL and ELT Matter for ML Pipelines
ارکستراسیون خط لوله‌های روزانه با Airflow Orchestrating Daily Pipelines with Airflow
چرا تغییرات Schema باعث شکست خط لوله‌ها می‌شود Why Schema Changes Break Pipelines
بررسی کاربردی: به‌روزرسانی منطق تبدیل برای تغییرات Schema Applied Walkthrough: Updating Transform Logic for Schema Changes
از اجرای خط لوله تا توافق‌نامه سطح خدمات (SLA) From Pipeline Runs to SLAs
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey