AWS ile ML Veri Mühendisliği Temelleri

Makine öğreniminde başarı tamamen verilerinizin kalitesine bağlıdır, ancak veri hazırlama, herhangi bir yapay zeka projesinin en çok zaman alan kısmı olmaya devam etmektedir. Bu metin tabanlı kurs, sizi makine öğrenimi veri mühendisliğinin temel kavramları boyunca yönlendirerek, dağınık, yapılandırılmamış veri kümelerinden model eğitimine hazır, temiz, özellik açısından zengin girdilere geçiş yapmanıza yardımcı olur. Neler öğreneceksiniz: - ML veri mühendisliğinin ve veri hattı mimarisinin temel prensiplerini anlayın - AWS veri hazırlama hizmetlerini kullanarak ham veri kümelerini temizleyin ve ön işleyin - Ölçekleme, kodlama ve eksik veri tamamlama (imputation) gibi temel özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın - Güvenilir veri hatları için otomatik veri kalitesi kontrollerini ve şema doğrulamasını yapılandırın - İşlenmiş verileri modern özellik deposu (feature store) kavramlarını kullanarak depolayın ve yönetin - Veri iş akışlarınızı verimli bir şekilde ölçeklendirmek için sunucusuz ETL süreçlerini uygulayın Veri mühendisliğinin temel terminolojisi ve temel veri yapıları ile başlayacak, ardından bulutta sağlam veri hatlarının nasıl düzenleneceğini gösteren adım adım yazılı kılavuzlara geçeceksiniz. Bu kurs, bulut tabanlı veri hazırlamada sağlam temel beceriler geliştirmek isteyen geleceğin veri mühendisleri, yeni başlayan veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır ve önceden makine öğrenimi veya bulut deneyimi gerektirmez. Modern makine öğrenimi uygulamalarına güç veren temiz veri temellerini oluşturmak için bugün okumaya başlayın.