ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หน้าหลัก Python

คอร์ส

Designing Forecasting Pipelines for Production

ขั้นสูงระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 12/2568

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

เริ่มคอร์สฟรี

PythonMachine Learning

4 ชม.

16 วิดีโอ

53 แบบฝึกหัด

4,000 XP

ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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

เริ่มบท

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

เริ่มบท

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

เริ่มบท

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!

เริ่มบท

Designing Forecasting Pipelines for Production

คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Designing Forecasting Pipelines for Production วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา