课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow
在机器学习的世界中，将模型投入实际应用往往比建模本身更为复杂。《使用 TensorFlow 数据服务构建数据管道》 这一 Coursera 课程正是为了帮助大家掌握这一过程而设计的。
本课程的亮点在于其系统性的内容和实践性指导。在第三部分中，你将真正体验到如何使用 TensorFlow Data Services 和其他工具来高效地处理数据，以及如何构建一个可重现的数据管道。
课程亮点：
- 通过 TensorFlow Data Services 执行简化的 ETL（抽取、转换、加载）任务。
- 使用 TensorFlow Hub 和 TensorFlow Data Services APIs 加载不同的数据集和自定义特征向量。
- 创建和使用预构建的管道，生成高度可重现的数据处理流程。
在课程的每一周，你都会接触到新的主题和实用技能。
在第一周，你将学习如何高效地使用 TensorFlow Data Services API 执行 ETL 任务，掌握基础的数据处理能力。
第二周将专注于使用 Splits API 制作训练、验证和测试数据集的分割，无论是自定义数据集还是来自 TensorFlow Hub 的现成数据集。
第三周，你将扩展对数据管道的理解，学习如何将数据导入训练管道。
最后，在性能优化周，你将了解到如何处理数据输入以避免瓶颈和竞态条件，从而提升数据处理效率。
对于任何希望将机器学习模型投入实际应用的数据科学家，这门课程绝对是一个不可错过的选择。无论你是初学者还是有经验的开发者，获取这些技能将大大增强你在数据工程领域的竞争力。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow