This course teaches you how to design, evaluate, and operate reliable machine learning data pipelines in production. You’ll learn how daily ETL and ELT pipelines feed feature stores, how orchestration supports reproducible feature engineering, how to handle upstream schema changes without breaking downstream systems, and how to evaluate pipeline health using freshness, lag, and SLA metrics. Designed for data engineers, analytics engineers, and ML practitioners, the course builds job-ready judgment for delivering timely, trustworthy, and resilient data to ML systems.
Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines
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Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Gradient to Production: MLOps & Model Serving“
Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Change Control
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Service Level
- Kategorie: Data Store
- Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Feature Engineering
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Orchestration
- Kategorie: Apache Airflow
Wichtige Details
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KĂĽrzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Gradient to Production: MLOps & Model Serving“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen fĂĽr Coursera fĂĽr ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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