Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
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 xuất50 XP
- Kiến trúc dự án dự báo50 XP
- Lợi ích của các framework thử nghiệm50 XP
- Xem lại dữ liệu đầu vào50 XP
- Gửi một yêu cầu API100 XP
- Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu100 XP
- Diễn giải các trực quan chuỗi thời gian50 XP
- Làm việc với đối tượng dự báo50 XP
- Dự báo với mô hình ML100 XP
- Đánh giá hiệu năng dự báo100 XP
- Trực quan hóa hiệu suất dự báo100 XP
2
Thử nghiệm
Khám phá các nền tảng của thử nghiệm, bao gồm backtesting, đánh giá, và đăng ký mô hình bằng MLflow!
3
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.
4
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.
Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production
Hoàn
thành khóa học
