مدلهای یادگیری ماشینی فقط به اندازه دادههایی هستند که روی آنها آموزش دیدهاند، به همین دلیل است که درک معماری داده برای دانشمندان داده که مدلهای یادگیری ماشینی میسازند بسیار مهم است.
این دوره به شما آموزش می دهد:
اصول معماری داده
بازنگری در انواع دادهها، از جمله دادههای ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختاریافته
مبانی انبار داده
مبانی دریاچه داده
تفاوتهای بین انبارهای داده و دریاچههای داده
مبانی DataLakehouse
مبانی مش داده برای مدیریت غیرمتمرکز داده ها
چالش های ترکیب داده های جریانی در علم داده
برخی از زیرساختهای داده مخصوص یادگیری ماشین، مانند ذخیرهسازی ویژگیها و پایگاههای داده برداری
این دوره به شما کمک می کند:
در مورد معماری زیرساخت داده خود تصمیمات آگاهانه بگیرید تا دقت و اثربخشی مدل های خود را بهبود بخشد
تکنولوژیها و شیوههای مدرن را برای بهبود گردش کار اتخاذ کنید
درک و همدلی بهتری برای مهندسان داده ایجاد کنید
شهرت خود را به عنوان یک دانشمند داده همه جانبه بهبود بخشید
معماری داده را به عنوان چارچوبی در نظر بگیرید که از ساخت یک مدل یادگیری ماشینی پشتیبانی می کند. همانطور که یک ساختمان برای پشتیبانی از ساختار خود به یک چارچوب قوی نیاز دارد، یک مدل یادگیری ماشینی نیز برای پشتیبانی از دقت و اثربخشی به یک معماری داده محکم نیاز دارد. بدون یک چارچوب قوی، ساختمان در معرض خطر فروپاشی قرار دارد و بدون معماری داده قوی، مدلهای یادگیری ماشین در معرض خطر تولید نتایج نادرست یا مغرضانه هستند. با درک اصول معماری داده، دانشمندان داده می توانند اطمینان حاصل کنند که زیرساخت داده آنها قوی، قابل اعتماد و قادر به پشتیبانی از آموزش و استقرار مدل های دقیق و موثر یادگیری ماشین است.
در پایان این دوره، دانش لازم برای کمک به تیم و سازمان خود را در ایجاد معماری داده مناسب برای استقرار موارد استفاده از علم داده خواهید داشت.
نمایش نظرات