Публикации по теме 'data-engineering'


Лучшие практики ML Ops
Операции машинного обучения (ML Ops) — важная область, которая включает в себя развертывание и управление моделями машинного обучения в рабочей среде. ML Ops помогает организациям автоматизировать развертывание, мониторинг и управление моделями машинного обучения, упрощая внедрение проектов по обработке и анализу данных в производство. В этой статье мы обсудим некоторые передовые практики для ML Ops, которые могут помочь организациям обеспечить успех своих проектов машинного..
Apache Beam, Python и GCP: развертывание потокового конвейера в Google DataFlow с использованием PubSub
Следуя серии статей об APACHE BEAM, здесь мы опишем, как очень упрощенно развернуть конвейер потоковой передачи, созданный локально, в поток данных Google. Я уже публиковал 2 предыдущие статьи об apache beam. Один рассказывает о простоте смены пакетного пайплайна на потоковый в этом фреймворке ( здесь ), а другой о том, как опубликовать пакетный пайплайн в Google DataFlow ( здесь ). И в этой третьей статье я хочу поделиться с вами упрощенной публикацией конвейера потоковой передачи,..
Обнаружение и предотвращение утечки данных в машинном обучении:
Стратегии надежных прогнозов». ПОЧЕМУ? Специалисты по обработке и анализу данных обычно следуют процессу, в котором они начинают с набора данных и выполняют разделение на поезд-тест. Цель этого разделения состоит в том, чтобы разделить данные на наборы для обучения и тестирования. Данные обучения используются для обучения модели, а данные тестирования используются для оценки ее производительности. Предположим, что после обучения и тестирования специалист по данным достигает..
Как улучшить производительность функций Python
Ускорение часто вызываемых функций в Python В современном мире, где количество обрабатываемых данных растет беспрецедентными темпами, наличие эффективного и оптимизированного кода стало важнее, чем когда-либо. Python, будучи популярным языком программирования, предлагает несколько встроенных инструментов для оптимизации производительности вашего кода. Одним из таких инструментов является декоратор lru_cache , который можно использовать для кэширования результатов функции, тем самым..
Оркестрация данных против оркестратора данных
Оркестровка данных относится к процессу координации и управления перемещением, преобразованием и обработкой данных в экосистеме данных организации. Он включает в себя автоматизацию и координацию различных задач, связанных с данными, таких как прием данных, преобразование данных, проверка качества данных, интеграция данных и доставка данных. Оркестрация данных обеспечивает бесперебойную передачу данных между различными системами, приложениями и процессами, обеспечивая управляемые..
Основные функции Python для инженеров данных: подробное руководство
Узнайте, как использовать встроенные функции Python для эффективного манипулирования и обработки данных в качестве инженера данных. Python — один из самых популярных языков программирования, используемых для задач инженерии данных. Благодаря своим обширным библиотекам и универсальным функциям Python стал предпочтительным языком для инженеров данных для создания конвейеров данных, управления данными и выполнения различных других задач обработки данных. В этом блоге мы обсудим некоторые..
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство В нашей предыдущей статье — 5 проблем, к которым нужно быть готовым при масштабировании моделей ML , мы обсудили пять основных проблем при создании масштабируемых моделей машинного обучения (ML). Наша цель в этой части — установить лучшие практики, которые сделают проект ML успешным. Сегодня модели машинного обучения решают множество конкретных бизнес-задач в различных отраслях. Метод выбора модели машинного..