मुख्य सामग्री पर जाएं

होम Python

कोर्स

Designing Forecasting Pipelines for Production

उन्नतकौशल स्तर

अपडेट किया गया 12/2025

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

मुफ़्त में पाठ्यक्रम शुरू करें

PythonMachine Learning

4 घंटे

16 वीडियो

53 अभ्यास

4,000 XP

उपलब्धि का प्रमाण पत्र

अपना मुफ़्त खाता बनाएं

Google के साथ जारी रखें अधिक विकल्प दिखाएँ

या

जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

हजारों कंपनियों के शिक्षार्थियों द्वारा पसंद किया गया

टीम को ट्रेनिंग देना चाहते हैं?

व्यवसाय के लिए आज़माएँ

पाठ्यक्रम विवरण

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python. This advanced course walks you through the entire production workflow - from sourcing data and training models to deployment and monitoring - using tools like MLflow and Airflow.You'll start by connecting to live data sources and building your first forecast with U.S. electricity demand data. Next, you'll discover experimentation fundamentals, including backtesting, evaluation, and model registration using MLflow.Then you'll build automated forecasting pipelines with ETL processes, model registration, and Airflow orchestration. Finally, you'll learn production deployment essentials, including monitoring pipeline health, detecting model drift, and maintaining forecasting systems in real-world environments.

पूर्व आवश्यकताएं

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

1

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

Forecasting project architecture

Benefits of experimentation frameworks

Reviewing the input data

Making an API request

Preparing and visualizing the data

Interpreting time series visualizations

Working with a forecast object

Forecasting with ML Models

Evaluating forecast performance

Visualizing forecast performance

अध्याय शुरू करें

2

Experimentation

Discover the fundamentals of experimentation, including backtesting, evaluation, and model registration using MLflow!

Experimentation

Forecast evaluation & experimentation

Exploring experimentation process

Workflow of experimentation

Backtesting

Defining the forecasting models

Training models with backtesting

Visualizing forecast results

Model Scoring

Transforming backtesting output

Building a model leaderboard

Model Registration with MLflow

Logging tuned models

Searching experiment results

अध्याय शुरू करें

3

Setting Automation

Learn how to build automated forecasting pipelines that refresh data and predictions daily. You'll set up ETL processes, register models with MLflow, and orchestrate everything with Airflow. Create a production-ready system with data validation and logging to monitor pipeline health.

Pipeline architecture

Defining the forecasting pipeline

Fitting the model

Registering the model

Data ingestion

Data parity checks

Defining the schema

Performing data validation

Setting up the DAG

Creating the DAG

Defining pipeline execution order

Logs

Monitoring ETL logs

Monitoring forecasting logs

अध्याय शुरू करें

4

From Deployment to Production

Discover the essentials of production deployment, from monitoring the pipeline health to detecting model drift. You'll learn best practices for reproducibility, scaling, and maintaining forecasting systems in real-world environments.

Pipeline Deployment to Production

What could go wrong?

Monitoring vs Observability

Pipeline Monitoring

Categorizing API risks

Building a mitigation plan

Model Drift

Calculating a threshold and moving averages

Identifying model drift

Best practices

Development best practices

Scaling forecasting pipelines

Congratulations!

अध्याय शुरू करें

Designing Forecasting Pipelines for Production

पाठ्यक्रम
पूर्ण

उपलब्धि का प्रमाण पत्र अर्जित करें

इस प्रमाण पत्र को अपनी LinkedIn प्रोफ़ाइल, रिज्यूमे या CV में जोड़ें
इसे सोशल मीडिया पर और अपनी प्रदर्शन समीक्षा में साझा करेंअभी नामांकन करें

19 मिलियन से अधिक शिक्षार्थियों के साथ जुड़ें और आज ही Designing Forecasting Pipelines for Production शुरू करें!

अपना मुफ़्त खाता बनाएं

Google के साथ जारी रखें अधिक विकल्प दिखाएँ

या

जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं

हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।