Direkt zum Inhalt
StartseiteMachine Learning

Kurs

Introduction to Data Versioning with DVC

Fortgeschrittener Anfänger
Aktualisierte 02.2025
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Kurs kostenlos starten

Im Lieferumfang enthaltenPremium or Teams

DVCMachine Learning3 Stunden12 Videos35 Übungen2,500 XPLeistungsnachweis

Kostenloses Konto erstellen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
Group

Trainierst du 2 oder mehr?

Versuchen DataCamp for Business

Beliebt bei Lernenden in Tausenden Unternehmen

Kursbeschreibung

This course offers a comprehensive introduction to Data Version Control (DVC), a tool designed for efficient management and versioning of machine learning data. You will get an understanding of the machine learning product lifecycle, differentiating data versioning from code versioning and exploring DVC’s features and use cases.

Exploring DVC features

You will understand the motivations behind data versioning, the machine learning lifecycle, and DVC’s distinct features and use cases. You will also learn about DVC setup, covering installation, repository initialization, and the .dvcignore file. You will explore DVC cache and staging files, learn to add and remove files, manage caches, and understand the underlying mechanisms. You will learn about DVC remotes, explain the distinction between DVC and Git remotes, add remotes, list them, and modify them. You will learn to interact with remotes, push and pull data, check out specific versions, and fetch data to the cache.

Automate and evaluate

You will be motivated to automate ML pipelines, emphasizing modularization of code and the creation of a configuration file. You will be introduced to DVC pipelines as directed acyclic graphs, with hands-on experience in adding stages and their inputs and outputs. You will practice executing these pipelines efficiently to enable different use cases in machine learning model training. The course concludes with a focus on evaluation, showcasing how metrics and plots are tracked in DVC.

Voraussetzungen

Supervised Learning with scikit-learnFoundations of Git
1

Introduction to DVC

Kapitel starten
2

DVC Configuration and Data Management

Kapitel starten
3

Pipelines in DVC

Kapitel starten
Introduction to Data Versioning with DVC
Kurs
abgeschlossen

Leistungsnachweis verdienen

Fügen Sie diese Anmeldeinformationen zu Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder Lebenslauf hinzu
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung

Im Lieferumfang enthaltenPremium or Teams

Jetzt anmelden

Mach mit 16 Millionen Lernende und starte Introduction to Data Versioning with DVC heute!

Kostenloses Konto erstellen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.