Progettare pipeline di forecasting per la produzione

AvanzatoLivello di competenza

Aggiornato 12/2025

Impara a progettare, automatizzare e monitorare pipeline di previsione scalabili in Python.

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Descrizione del corso

Impara a progettare, automatizzare e monitorare pipeline di previsione scalabili in Python. Questo corso avanzato ti guida attraverso tutto il processo di produzione, dalla raccolta dei dati e l'addestramento dei modelli fino alla distribuzione e al monitoraggio, usando strumenti come MLflow e Airflow.Inizierai collegandoti a fonti di dati in tempo reale e creando la tua prima previsione con i dati sulla domanda di energia elettrica negli Stati Uniti. Poi, scoprirai le basi della sperimentazione, come il backtesting, la valutazione e la registrazione dei modelli usando MLflow.Poi creerai pipeline di previsione automatizzate con processi ETL, registrazione dei modelli e orchestrazione Airflow. Infine, imparerai le basi dell'implementazione della produzione, come controllare lo stato della pipeline, individuare eventuali scostamenti dei modelli e gestire i sistemi di previsione in contesti reali.

Prerequisiti

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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Ottieni Attestato di conseguimento

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