Qualità dei dati di AWS Glue per pipeline di ML automatizzate

I modelli di machine learning sono validi solo se supportati dai dati utilizzati per addestrarli. Tuttavia, la corruzione silenziosa dei dati e la deriva dello schema spesso passano inosservate fino a quando non incidono sulla produzione. Questo corso guidato ti mostra come stabilire una convalida dei dati automatizzata e basata su regole utilizzando AWS Glue Data Quality. Imparerai come progettare, implementare e automatizzare i controlli della qualità dei dati che salvaguardano le tue pipeline di apprendimento automatico.Leggendo spiegazioni strutturate e analizzando scenari di configurazione del mondo reale, acquisirai le competenze per evitare che i dati errati inquinino i tuoi set di dati di allenamento e le pipeline inferenziali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di qualità dei dati e la terminologia chiave per i dataset di machine learning. - Scrivere regole di convalida dei dati utilizzando la sintassi DQDL (Data Quality Definition Language). - Integrare i controlli di convalida automatizzati nei flussi di lavoro MLOps serverless e nelle architetture basate su eventi. - Analizzare i risultati della convalide per attivare gli avvisi e prevenire i guasti della pipeline a valle. Questo corso inizia con le definizioni essenziali della qualità dei dati e dell'architettura di AWS Glue, quindi ti guiderà attraverso la creazione di regole e l'integrazione delle pipeline. Questo corso è progettato per i data engineer principianti, i professionisti del cloud e gli aspiranti ingegneri di apprendimento automatico che desiderano creare pipeline di dati affidabili senza esperienza precedente nella convalida dei dati. Inizia a leggere oggi stesso per creare barriere di protezione automatizzate per la qualità dei dati per i tuoi progetti di machine learning basati sul cloud.