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Ingeniería de datos para ML: optimización para la rentabilidad

2 de noviembre de 2022

Última actualización el 28 de octubre de 2022

Publicación patrocinada

En los últimos años, muchas cosas han cambiado en el mundo de los sistemas de procesamiento de flujo. Esto es especialmente cierto ya que las empresas manejan cantidades de datos más grandes que nunca.

En realidad, aproximadamente 2,5 quintiliiones de bytes valor de los datos se generan todos los días.

Procesar manualmente la gran cantidad de datos que la mayoría de las empresas recopilan, almacenan y esperan utilizar algún día simplemente no es realista. Entonces, ¿cómo puede una organización aprovechar los avances modernos en el aprendizaje automático y crear canalizaciones escalables que realmente hagan uso de los datos recopilados de varias fuentes?

Esto es exactamente lo que Josh Wills espera lograr con su próximo curso, Ingeniería de datos para el aprendizaje automático.

A lo largo de cuatro sesiones en vivo con Josh, los estudiantes aprenderán cómo dominar las mejores prácticas de ingeniería de datos necesarias para respaldar modelos de producción confiables y escalables.

Más específicamente, los alumnos:

  • Cree y supervise servicios de producción para capturar datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos y para servir datos calculados en almacenes de datos
  • Diseñe canalizaciones de datos por lotes para modelos de capacitación que integren diversas fuentes de datos, eviten la fuga de datos y el tiempo de ejecución (sin mencionar el bajo presupuesto)
  • Aprenda a dar el salto del lote a la optimización de canalizaciones para admitir características de modelos en tiempo real, evaluación de modelos e incluso capacitación de modelos.

Pero aquí está el verdadero truco de este curso: Josh se está enfocando específicamente en técnicas de optimización/reducción de costos que tendrá un impacto tangible en el ROI de su empresa.

Recomendado:  Palantier, MathWorks, Alteryx, SAS, Databricks, TIBCO Software, Dataiku, H2O.ai, IBM, Microsoft, Google, KNIME, DataRobot, RapidMiner, Anaconda, Domino, Altair - The Think Curiouser

En otras palabras, el contenido de este curso se centrará en cómo construir eficientemente sistemas de datos que generen mayores ingresos a un menor costo. Y como la fortaleza de la economía global continúa siendo incierta, el aumento de las ganancias es una prioridad para la mayoría de las organizaciones.

Haga clic aquí para obtener más información sobre el próximo curso de Josh Wills, Ingeniería de datos para el aprendizaje automático.