مهندسی داده برای یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت

با کمک این دوره می توانید پایپ لاین های ورود داده مقیاس‌پذیری ایجاد کنید، تکنیک‌های مهندسی ویژگی را پیاده‌سازی و استراتژی‌های خودکارسازی را بررسی کنید و در عین حال، ملاحظات اخلاقی که بر عملکرد و قابلیت اطمینان مدل تأثیر می‌گذارد را نیز در نظر می‌گیرید. در این دوره، مهندسی داده برای یادگیری ماشین، تجربه عملی در آماده‌سازی، اعتبارسنجی و تبدیل داده‌های خام به مجموعه داده‌های با کیفیت بالا که برای مدل‌های یادگیری ماشین آماده هستند، کسب خواهید کرد.

ابتدا با درک مفاهیم اصلی مهندسی داده شروع می‌کنید و روش‌هایی برای جمع‌آوری و ورود داده به‌صورت مؤثر از منابع متنوع مانند API، پایگاه‌های داده، فایل‌های CSV و JSON را بررسی می‌کنید. از طریق دموهای عملی پایتون با استفاده از VS Code و کتابخانه‌هایی مثل پانداس، پایپ لاین ورود داده مقیاس‌پذیر ایجاد می‌کنید که قادر به مدیریت جریان‌های داده دسته‌ای و بلادرنگ باشد. سپس به تکنیک های اساسی پاک‌سازی، پیش‌پردازش و اعتبارسنجی داده مسلط می شوید تا دقت و کیفیت را تضمین کنید که تأثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل یادگیری ماشین downstream دارد.

در نهایت، بهترین روش‌های خودکارسازی پایپ لاین، مدیریت حجم افزایشی داده و ادغام فرایندهای مهندسی ویژگی را یاد می‌گیرید و در عین حال، اطمینان از مدیریت مسئولانه و مطابقت داده از طریق ملاحظات اخلاقی داخلی مانند پیشگیری از سوگیری و حریم خصوصی داده تضمین می‌شود. با پایان دوره، مهارت‌های عملی و دانش کاربردی لازم برای مهندسی پایپ لاین داده مقاوم، مقیاس‌پذیر و اخلاقی را به‌صورت مطمئن در اختیار خواهید داشت، که به‌طور مؤثر داده را برای پروژه‌های یادگیری ماشین آماده می‌کند و پایه‌ای برای رویه‌های پیشرفته MLOps فراهم می‌آورد.