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villa / DEV E PROGRAMAÇAO / Stack Academy / Formação Cientista Dados / 3.Data Pipelines com Apache Airflow / 07-Automação de um Projeto de Data Science
Aulas
- 66-Automação de um projeto de Data Science cloud_download
- 67-Instalando o Papermill e executando o notebook do projeto cloud_download
- 68-Executando notebooks e definindo parametros cloud_download
- 69-Executando o Papermill utilizando a interface Python cloud_download
- 70-Instalando o provider para o Papermill no Airflow e praparando o ambiente cloud_download
- 71-Integrando o Papermill ao Airflow para executar notebooks do projeto cloud_download
- 72-Executando o Papermill através de Dags do Airflow cloud_download
- 73-Executando o Papermill através de Dags do Airflow com a interface Python cloud_download
- 74-Vantagens e Desvantagens da abordagem utilizando o Papermill cloud_download
- 75-Etapas de um projeto de Data Science cloud_download
- 76-Detalhando o projeto a ser automatizado com o Airflow cloud_download
- 77-Executando o projeto e verificando os resultados cloud_download
- 78-Executando as etapas de Feature Engineering cloud_download
- 79-Executando as etapas de Feature Engineering (Parte 2) cloud_download
- 80-Executando as etapas de Machine Learning e Tunning cloud_download
- 81-Entendendo a estrutura da Dag para automação do projeto de Data Science cloud_download
- 82-Entendendo as funções utilizadas para a automação do projeto de Data Science cloud_download
- 83-Desenvolvendo as tarefas para a Dag de automação do projeto de Data Science cloud_download
- 84-Executando a Dag e avaliando os resultados cloud_download
- 85-Vantagens Desvantagens abordagem automação projeto utilizando Airflow cloud_download