mislo

Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani

Podatkovno inženirstvo

Za Podatkovno inženirstvo še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Podatkovno inženirstvo: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Uvod v strojno učenje v produkciji, življenjski cikel strojnega učenja in namestitev.
  2. Zajemanje in shranjevanje podatkov. Označevanje in validacija podatkov, izgradnja značilk, transformacije, obogatitev podatkov in njihova izbira.
  3. Neprekinjena integracija in kontinuirano nameščanje.
  4. Orkestracija delovnih tokov.
  5. Ponovljivost analiz podatkov.
  6. Sledljivost analize podatkov (verzioniranje izvorne kode, podatkov in modelov).
  7. Kontinuirano učenje in vrednotenje modelov. Visokozmogljivo modeliranje in razložljivost.
  8. Streženje modelov: vzorci in infrastruktura, upravljanje in dostava modelov.
  9. Sledenje metapodatkom in beleženje dogodkov.
  10. Nadzor in spremljanje. Testiranje A/B.
  11. Upravljanje podatkov, varnost, zasebnost. Načela FAIR.
  12. Integracija v poslovne procese.
  13. Pregled primerov uporabe iz resničnega sveta.
  14. Nabor uporabljenih orodij se bo letno pregledoval in posodabljal, da bo ustrezal industrijskim standardom in razvoju.

Ocenjevanje

Projektno delo (delo na izbranem projektu v 100 %

Literatura

  • Priporočena literatura / Recommended readings:
  • Treveil, M., Omont, N., Stenac, C, Lefevre, K, Phan, D., Zentici, J., Lavoillotte, A., Miyazaki, M., Heidmann, L. (2020). Introducing MLOps, O'Reilly Media, ISBN: 9781492083290.
  • McMahon, A. (2023). Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples, 2nd Edition, Pact Publishing, ISBN: 1837631964.
  • Haviv, Y, Gift, N. (2023). Implementing MLOps in the Enterprise, O'Reilly Media, ISBN: 9781098136581.

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.