This course teaches you how to design, evaluate, and operate reliable machine learning data pipelines in production. You’ll learn how daily ETL and ELT pipelines feed feature stores, how orchestration supports reproducible feature engineering, how to handle upstream schema changes without breaking downstream systems, and how to evaluate pipeline health using freshness, lag, and SLA metrics. Designed for data engineers, analytics engineers, and ML practitioners, the course builds job-ready judgment for delivering timely, trustworthy, and resilient data to ML systems.
Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Service Level
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Store
- Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Model Evaluation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Airflow
Wichtige Details
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KĂĽrzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent
von
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