Pipelines de dados de streaming da AWS para machine learning em tempo real

No cenário digital acelerado de hoje, os modelos de machine learning precisam de acesso instantâneo a dados novos para fazer previsões precisas em tempo real. O processamento estático em lote não é mais suficiente para aplicativos responsivos modernos. Este curso orienta você pelos principais conceitos de arquiteturas de dados de streaming na AWS. Você passará de entender a ingestão básica de dados para projetar pipelines em tempo real prontos para produção que alimentam continuamente os modelos de machine learning. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos das arquiteturas de dados de streaming e como elas diferem do processamento em lote tradicional. - Configure o AWS Kinesis Data Streams e o Firehose para ingerir e transportar dados em tempo real de alto volume. - Implantar soluções de streaming gerenciadas usando o Apache Kafka (MSK) e o Ajax Flink para processamento de fluxo em tempo real. - Implemente a transformação de dados e a validação de esquema para garantir entradas limpas e de alta qualidade para seus modelos de ML. - Integre pipelines de streaming com pontos finais de inferência de aprendizado de máquina para previsões instantâneas. - Aplique as melhores práticas para monitorar, dimensionar e proteger arquiteturas de streaming sem servidor na AWS. Você começará com a terminologia fundamental dos fluxos de dados antes de explorar guias escritos passo a passo e padrões arquitetônicos. Através de explicações de texto detalhadas e orientações de configuração, você aprenderá a conectar as camadas de ingestão, processamento e machine learning de forma contínua. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, desenvolvedores de nuvem e entusiastas de aprendizado de máquina que desejam aprender arquiteturas de dados em tempo real a partir do zero. Conhecimento básico da AWS e conceitos gerais de programação são úteis, mas não é necessária experiência prévia em streaming. Comece a ler hoje mesmo para criar pipelines de machine learning responsivos e em tempo real.