Diseño de canalizaciones de predicción para producción

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 12/2025

Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.

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Descripción del curso

Aprende a diseñar, automatizar y supervisar procesos de previsión escalables en Python. Este curso avanzado te guía a través de todo el flujo de trabajo de producción, desde la obtención de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y la supervisión, utilizando herramientas como MLflow y Airflow.Comenzarás conectándote a fuentes de datos en tiempo real y creando tu primera previsión con datos sobre la demanda eléctrica en Estados Unidos. A continuación, descubrirás los fundamentos de la experimentación, incluyendo el backtesting, la evaluación y el registro de modelos utilizando MLflow.A continuación, crearás procesos de previsión automatizados con procesos ETL, registro de modelos y coordinación de Airflow. Por último, aprenderás los fundamentos de la implementación de la producción, incluyendo la supervisión del estado del proceso, la detección de desviaciones en los modelos y el mantenimiento de los sistemas de previsión en entornos reales.

Requisitos previos

Introduction to Apache Airflow in Python Introduction to MLflow Time Series Analysis in Python

General Architecture

Learn how to connect to live data sources and prepare time series data for forecasting. You’ll pull hourly electricity demand data from the U.S. EIA API and build your first forecast.

Productionizing your forecast model

50 XP

Forecasting project architecture

50 XP

Benefits of experimentation frameworks

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