Module 4 : Pipelines de données
🎯 Objectifs d'apprentissage
- Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion de données avec Apache Airflow
- Construire des systèmes d'ingénierie des caractéristiques à grande échelle avec des magasins de caractéristiques
- Mettre en œuvre la validation de la qualité des données avec Great Expectations
📚 Contenu du module
Chapitre 1 : Pipelines d'ingestion de données
ETL pour ML, traitement en flux vs par lots, bases d'Apache Airflow.
Chapitre 2 : Ingénierie des caractéristiques à grande échelle
Magasins de caractéristiques (Feast, Tecton), calcul des caractéristiques, caractéristiques en ligne vs hors ligne.
Chapitre 3 : Qualité et validation des données
Great Expectations, contrats de données, détection de dérive, validation de schéma.
🚀 Commençons !
Commencez par Chapitre 1 : Pipelines d'ingestion de données.