Distinções entre engenharia de dados e pipelines de Machine Learning.

A engenharia de dados e os pipelines de Machine Learning desempenham funções distintas, mas interconectadas, em organizações orientadas por dados. Os pipelines de dados concentram-se na coleta, limpeza, integração e armazenamento de dados, formando a base para uma tomada de decisão informada. Os pipelines de Machine Learning, por outro lado, abrangem limpeza de dados, engenharia de recursos, treinamento de modelo, avaliação, implantação e monitoramento, permitindo a automação do desenvolvimento de modelos de ML. Enquanto os pipelines de dados seguem um caminho linear da fonte de dados ao armazenamento, os pipelines de ML operam de forma circular, iterando dos dados até a implantação do modelo. Ambos exigem recursos computacionais adaptáveis ​​para lidar com cargas de trabalho variáveis. Compreender estas diferenças é crucial para construir e manter pipelines eficazes, garantindo dados oportunos e precisos para decisões informadas e melhor desempenho.