Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 12, 2025

Mô tả khóa học

Điều kiện tiên quyết

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

Kiến trúc tổng quan

Học cách kết nối tới nguồn dữ liệu trực tiếp và chuẩn bị dữ liệu chuỗi thời gian cho dự báo. Bạn sẽ lấy dữ liệu nhu cầu điện theo giờ từ API của U.S. EIA và xây dựng dự báo đầu tiên.

Đưa mô hình dự báo của bạn vào sản xuất

50 XP

Kiến trúc dự án dự báo

50 XP

Lợi ích của các framework thử nghiệm

50 XP

Xem lại dữ liệu đầu vào

50 XP

Gửi một yêu cầu API

100 XP

Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu

100 XP

Diễn giải các trực quan chuỗi thời gian

50 XP

Làm việc với đối tượng dự báo

50 XP

Dự báo với mô hình ML

100 XP

Đánh giá hiệu năng dự báo

100 XP

Trực quan hóa hiệu suất dự báo

100 XP

Bắt Đầu Chương

Thử nghiệm

Khám phá các nền tảng của thử nghiệm, bao gồm backtesting, đánh giá, và đăng ký mô hình bằng MLflow!

Thử nghiệm

50 XP

Đánh giá dự báo & thực nghiệm

100 XP

Khám phá quy trình thực nghiệm

50 XP

Quy trình thực nghiệm

100 XP

Backtesting

50 XP

Định nghĩa các mô hình dự báo

100 XP

Huấn luyện mô hình với backtesting

100 XP

Trực quan hóa kết quả dự báo

100 XP

Chấm điểm mô hình

50 XP

Chuyển đổi đầu ra backtesting

100 XP

Xây dựng bảng xếp hạng mô hình

100 XP

Đăng ký mô hình với MLflow

50 XP

Ghi log các mô hình đã tinh chỉnh

100 XP

Tìm kiếm kết quả thí nghiệm

100 XP

Bắt Đầu Chương

Thiết lập tự động hóa

Học cách xây dựng các pipeline dự báo tự động làm mới dữ liệu và dự báo hằng ngày. Bạn sẽ thiết lập quy trình ETL, đăng ký mô hình với MLflow và điều phối mọi thứ bằng Airflow. Tạo hệ thống sẵn sàng production với kiểm tra dữ liệu và ghi log để giám sát tình trạng pipeline.

Kiến trúc pipeline

50 XP

Định nghĩa pipeline dự báo

100 XP

Huấn luyện mô hình

100 XP

Đăng ký mô hình

100 XP

Nạp dữ liệu

50 XP

Kiểm tra parity dữ liệu

50 XP

Định nghĩa schema

100 XP

Thực hiện kiểm định dữ liệu

100 XP

Airflow

50 XP

Thiết lập DAG

100 XP

Tạo DAG

100 XP

Định nghĩa thứ tự thực thi của pipeline

100 XP

Nhật ký

50 XP

Giám sát log ETL

50 XP

Giám sát log dự báo

50 XP

Bắt Đầu Chương

Từ triển khai đến vận hành Production

Khám phá những yếu tố thiết yếu khi triển khai production, từ giám sát tình trạng pipeline đến phát hiện model drift. Bạn sẽ học các thực hành tốt nhất về khả năng tái lập, mở rộng và vận hành hệ thống dự báo trong môi trường thực tế.

Triển khai pipeline vào môi trường sản xuất

50 XP

Có thể lỗi ở đâu?

100 XP

Monitoring vs Observability

100 XP

Giám sát pipeline

50 XP

Phân loại rủi ro API

100 XP

Xây dựng kế hoạch giảm thiểu rủi ro

50 XP

Sự trôi dạt của mô hình

50 XP

Tính ngưỡng và trung bình động

100 XP

Nhận diện model drift

100 XP

Thực tiễn tốt nhất

50 XP

Thực hành tốt trong phát triển

50 XP

Mở rộng quy mô pipeline dự báo

50 XP

Chúc mừng bạn!

50 XP

Bắt Đầu Chương

Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Đào tạo một đội ngũ?

Mô tả khóa học

Điều kiện tiên quyết

Kiến trúc tổng quan

Thử nghiệm

Thiết lập tự động hóa

Từ triển khai đến vận hành Production

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Mô tả khóa học

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Tham gia cùng .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production ngay hôm nay!