Vertex Forecasting and Time Series in Practice

Acerca de este curso

Este curso es una introducción a la creación de soluciones predictivas con Google Cloud.

Empezando con modelos de secuencia y fundamentos de series temporales, este curso te permitirá recorrer un flujo de trabajo de principio a fin: desde la preparación de datos hasta el desarrollo y despliegue del modelo con Verex AI. Finalmente, aprenderás algunas lecciones y consejos de un caso de uso en el sector minorista y aplicarás los conocimientos construyendo tus propios modelos predictivos.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

• Comprender los conceptos principales y las aplicaciones de modelos secuenciales, series temporales y modelos predictivos.
• Identificar las opciones para desarrollar un modelo predictivo en Google Cloud.
• Describir el flujo de trabajo para desarrollar un modelo predictivo utilizando Vertex AI.
• Preparar datos (incluida la ingestión y la ingeniería funcional) utilizando BigQuery y conjuntos de datos gestionados por Vertex.
• Entrenar un modelo predictivo y evaluar su rendimiento utilizando AutoML.
• Desplegar y supervisar un modelo predictivo utilizando Vertex AI Pipelines.
• Construir una solución predictiva de principio a fin utilizando un conjunto de datos.

Contenidos

Módulo 1: Introducción al Curso

• ¿Por qué aprender Verex AI Forecasting de Google?
• Objetivos del curso.

Módulo 2: Fundamentos de Series Temporales y Pronóstico

• Identificar los diferentes tipos de modelos secuenciales.
• Identificar los diferentes patrones y métodos de análisis de series temporales.
• Describir las principales notaciones de previsión.

Módulo 3: Opciones de Pronóstico en Google Cloud

• Identificar las opciones para desarrollar modelos predictivos en Google Cloud.
• Describir Verex AI y sus beneficios.
• Explorar el flujo de trabajo para construir un modelo predictivo utilizando Verex AI.

Módulo 4: Preparación de Datos

• Preparar los datos de entrada para que cumplan con los requisitos de Verex AI Forecasting.
• Demostrar los diferentes tipos de funcionalidades.
• Describir las recomendaciones para la etapa de ingestión de datos.

Módulo 5: Entrenamiento del Modelo

• Configurar el entrenamiento del modelo.
• Seleccionar el objetivo de optimización apropiado del entrenamiento.

Módulo 6: Evaluación del Modelo

• Demostrar la separación de datos de entrenamiento en previsiones de series temporales.
• Describir las métricas de evaluación.
• Diseñar el enfoque para mejorar el rendimiento.

Módulo 7: Despliegue del Modelo

• Desplegar el modelo predictivo.
• Describir Verex AI Pipelines y MLOps.
• Usar predicciones por lotes para generar previsiones del modelo.

Módulo 8: Monitorización del Modelo

• Describir la deriva del modelo.
• Demostrar el reentrenamiento del modelo.
• Usar Verex AI Pipelines y SDK preconstruidos para automatizar el flujo de trabajo predictivo.

Módulo 9: Predicción de Verex en el Sector Retail

• Describir los pasos y consideraciones para construir una solución predictiva en el retail.
• Demostrar el desarrollo del modelo con diferentes conjuntos de datos.
• Identificar los desafíos y las lecciones aprendidas en el desarrollo de un modelo de pronóstico en el sector retail.

Módulo 10: Resumen del Curso

• Resumir los pasos para construir un modelo de pronóstico con Verex AI.