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
Développez vos compétences avec Coursera Plus pour 239 $/an (habituellement 399 $). Économisez maintenant.

Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines
Ce cours fait partie de Spécialisation "Gradient to Production: MLOps & Model Serving"

Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Data Store
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Service Level
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Airflow
Détails à connaître

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mars 2026
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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