Mettere in produzione il tuo modello di forecast

Progettare pipeline di forecasting per la produzione

Rami Krispin

Senior Manager, Data Science and Engineering

Introduzione

• Senior manager - data science e engineering
• Serie temporali, forecasting & MLOps
• Autore
• Contributor open source

Forecasting in produzione

• Architettura della pipeline di forecasting
• Imposta automazione
• Monitora la pipeline

Motivazione

• Automazione - task di forecast ricorrente
  • Esempio: previsione della temperatura oraria
• Scalabilità - molte serie
  • Esempio: molte serie o alto calcolo

Architettura generale

Architettura generale

Architettura generale

Architettura generale

Architettura generale

Architettura generale

Programma del corso

Capitolo 1

• Rivedi la fonte dati
• Preleva i dati dall'API EIA

Capitolo 2

• Processo di sperimentazione
  • Allena, testa e logga più modelli di forecasting

Capitolo 3

• Processo di deploy
  • Automazione dati, refresh modelli e raccolta log

Capitolo 4

• Post-deploy
  • Monitoraggio e alert
  • Best practice

Prerequisiti del corso

Corso avanzato, conoscenze pregresse richieste:

• Analisi e forecasting di serie temporali
• Sistemi di orchestrazione
• API
• Python

Strumenti del corso

Ayo berlatih!

Progettare pipeline di forecasting per la produzione