Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile Veri Boru Hattı Kurma
Veri boru hattı (pipeline) kurma süreci, veri işleme ve analizinde önemli bir adımdır. Apache Airflow ve Prefect, bu süreçte yaygın olarak kullanılan iki popüler araçtır. İkisinin de kendine özgü avantajları vardır.Apache Airflow
- Görev Yönetimi: Airflow, görevleri DAG (Directed Acyclic Graph) şeklinde organize eder.
- Zamanlama: Belirli zamanlarda veya belirli aralıklarla görevleri çalıştırma imkanı sunar.
- Ölçeklenebilirlik: Büyük veri projelerinde ölçeklenebilir yapısıyla dikkat çeker.
Prefect
- Basit Kullanım: Kullanıcı dostu arayüzü ile daha kolay ve hızlı bir kurulum sunar.
- Akış Kontrolü: Durum yönetimi sayesinde görevlerin sonuçlarını daha iyi takip edebilir.
- Esneklik: Farklı veri kaynaklarına ve hedeflerine kolayca entegre edilebilir.
Hangi Durumda Hangi Aracı Seçmeli?
- Benzer Projelerde Deneyim: Sürekli olarak kullandığınız aracın verimliliği artar.
- Proje Gereksinimleri: Projenizin ölçeği ve karmaşıklığına göre uygun aracı seçin.
- Topluluk Desteği: Geniş bir topluluk desteği olan araçlar, sorun çözme açısından avantaj sağlar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Regresyon nedir ve nerede kullanılır?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Hadoop nedir ve nasıl çalışır?
- Korelasyon matrisi nedir?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Veri bilimi eğitimi nereden alınır?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
