March 2025
Intermediate to advanced
220 pages
6h 43m
Portuguese (Portugal, Brazil)
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Índice
A
- acções, Acções
- abordagens aditivas para modelos de séries temporais, Metrics Monitoring
- IA (inteligência artificial), IA e aprendizagem automática são factores de diferenciação
- (ver também ML (aprendizagem automática))
- problemas de qualidade dos dados na formação e inferência de modelos, Riscos daIA/ML-Dados duplicados
- alteração da correlação, Alteração da correlação
- dados duplicados, Dados duplicados
- choques de caraterísticas, Choques de caraterísticas
- Aumentos de NULL, Aumentos de NULL
- efeitos dos choques de dados sobre, Choques de dados
- IA generativa e qualidade dos dados, IA generativa e qualidade dos dados
- Airflow, Questões internas da fábrica de dados, Avaliar a maturidade dos teus dados, Engenheiros, Orquestradores de dados
- DAG que ingere dados e executa verificações sobre eles, Integração com Orchestrators
- operador para executar verificações de qualidade de dados, Integração com Orquestradores
- Alation (catálogos de dados), Catálogos de dados
- verificações de qualidade de dados na síntese de uma tabela, Catálogos de dados
- fadiga de alertas, Requisitos de monitorização, Implementar notificações evitando a fadiga de alertas
- sobre, Requisitos de monitorização
- evitando, Evitar a fadiga dos alertas - O quenão deves suprimir: Alterações esperadas
- Agrupamento de alertas utilizando a aprendizagem automática, Agrupamento de alertas utilizando a aprendizagem automática
- agendar verificações na ordem correta, Agendar verificações na ordem correta
- suprimir notificações, Suprimir notificações - O que ...