Fondamenti di ML Data Engineering con AWS

Il successo nel machine learning dipende interamente dalla qualità dei tuoi dati, eppure la preparazione dei dati rimane la parte che richiede più tempo di qualsiasi progetto di IA. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti essenziali del machine learning data engineering, aiutandoti a passare da set di dati disordinati e non strutturati a input puliti e ricchi di funzionalità pronti per l'addestramento del modello. - Comprendere i principi fondamentali del ML data engineering e dell'architettura delle pipeline di dati - Pulire e pre-elaborare set di dati grezzi utilizzando i servizi di preparazione dei dati AWS - Implementare tecniche chiave di feature engineering come scaling, encoding e imputation - Configurare controlli automatici della qualità dei dati e convalida dello schema per pipeline affidabili - Archiviare e gestire i dati elaborati utilizzando concetti moderni di feature store - Applicare processi ETL serverless per scalare i tuoi flussi di lavoro di dati in modo efficiente Inizierai con la terminologia fondamentale del data engineering e le strutture dati di base, per poi passare a guide scritte passo passo che dimostrano come orchestrare solide pipeline di dati sul cloud. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, data scientist principianti e sviluppatori che desiderano costruire solide competenze fondamentali nella preparazione dei dati basata su cloud, senza che sia richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning o cloud. Inizia a leggere oggi per costruire le basi di dati puliti che alimentano le moderne applicazioni di machine learning.