Cette formation vous apprend à concevoir, évaluer et exploiter des pipelines de données fiables pour l’apprentissage automatique en environnement de production. Vous découvrirez comment les pipelines ETL et ELT quotidiens alimentent les référentiels de caractéristiques, comment l’orchestration favorise une ingénierie des caractéristiques reproductible, comment gérer les modifications de schéma en amont sans perturber les systèmes en aval, et comment évaluer la santé d’un pipeline à l’aide d’indicateurs de fraîcheur, de décalage et de SLA. Conçu pour les ingénieurs de données, les ingénieurs analytiques et les professionnels de l’apprentissage automatique, ce cours vous permettra d’acquérir les compétences nécessaires pour fournir aux systèmes d’apprentissage automatique des données opportunes, fiables et résilientes.
Orchestrer, analyser et évaluer les pipelines de ML
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Orchestrer, analyser et évaluer les pipelines de ML
Ce cours fait partie de Spécialisation "Du gradient à la production : MLOps & Model Serving"
Instructeur : ansrsource instructors
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Magasin de données
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Indicateurs clés de performance (ICP)
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Niveau de service
- Catégorie : Contrôle des changements
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Flux d'air Apache
- Catégorie : Orchestration de l'IA
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
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Instructeur
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Offert par
En savoir plus sur Gestion des données
Statut : Essai gratuit
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