Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 12.2025

Python'da ölçeklenebilir tahmin boru hatlarını tasarlama, otomatikleştirme ve izlemeyi öğrenin.

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Kurs Açıklaması

Python'da ölçeklenebilir tahmin boru hatlarını tasarlama, otomatikleştirme ve izlemeyi öğrenin. Bu ileri düzey kurs, MLflow ve Airflow gibi araçları kullanarak veri kaynakları ve eğitim modellerinden dağıtım ve izlemeye kadar tüm üretim iş akışını adım adım anlatır.Canlı veri kaynaklarına bağlanarak ve ABD elektrik talebi verilerini kullanarak ilk tahmininizi oluşturarak başlayacaksınız. Ardından, MLflow kullanarak geriye dönük test, değerlendirme ve model kaydı dahil olmak üzere deneme temelini keşfedeceksiniz.Ardından, ETL süreçleri, model kaydı ve Airflow düzenlemesi ile otomatik tahmin boru hatları oluşturacaksınız. Son olarak, gerçek dünya ortamlarında boru hattının durumunu izleme, model sapmasını tespit etme ve tahmin sistemlerini sürdürme gibi üretim dağıtımının temel unsurlarını öğreneceksiniz.

Önkoşullar

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

Kurs Açıklaması

Başarı Belgesi Kazanın

Bugün .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama eğitimine başlayın!