In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie zuverlässige Datenpipelines für maschinelles Lernen in der Produktion entwerfen, bewerten und betreiben. Sie erfahren, wie tägliche ETL- und ELT-Pipelines Feature-Stores versorgen, wie Orchestrierung ein reproduzierbares Feature-Engineering unterstützt, wie Sie Schemaänderungen im Upstream-Bereich bewältigen, ohne nachgelagerte Systeme zu beeinträchtigen, und wie Sie den Zustand der Pipeline anhand von Metriken wie Aktualität, Verzögerung und SLA bewerten. Der Kurs richtet sich an Dateningenieure, Analytics-Ingenieure und ML-Praktiker und vermittelt praxisnahe Entscheidungsfähigkeiten für die Bereitstellung zeitnaher, vertrauenswürdiger und robuster Daten für ML-Systeme.
Orchestrierung, Analyse und Auswertung von ML-Pipelines
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Orchestrierung, Analyse und Auswertung von ML-Pipelines
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Gradient zur Produktion: MLOps & Modellpflege“
Dozent: ansrsource instructors
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs)
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Datenspeicher
- Kategorie: Dienstleistungsebene
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Kontrolle ändern
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: KI-Orchestrierung
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Gradient zur Produktion: MLOps & Modellpflege“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Dozent
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