Curso
Projetando Pipelines de Previsão para Produção
AvançadoNível de habilidade
Atualizado 12/2025PythonMachine Learning4 h16 vídeos53 Exercícios4,000 XPCertificado de conclusão
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Experimentar DataCamp for BusinessDescrição do curso
Pré-requisitos
Introduction to Apache Airflow in PythonIntroduction to MLflowTime Series Analysis in Python1
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.
2
Experimentation
Discover the fundamentals of experimentation, including backtesting, evaluation, and model registration using MLflow!
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.
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.
Projetando Pipelines de Previsão para Produção
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