Ingeniero de Machine Learning

Adéntrate en el vanguardista campo de la ingeniería del machine learning con este completo programa diseñado para aspirantes a profesionales. Este programa te enseña todo lo que necesitas saber sobre la implantación, el funcionamiento, la supervisión y el mantenimiento de modelos. En este programa aprenderás los fundamentos de los MLOP. Trabajarás de forma interactiva con tecnologías clave como Python, Docker y MLflow. Aprenderás en detalle conceptos como CI/CD, estrategias de despliegue o deriva conceptual. El programa incluye cursos interactivos y proyectos del mundo real que te ayudarán a facilitar los conocimientos adquiridos. Al completar este programa, te convertirás en un ingeniero de machine learning completo con todas las habilidades necesarias para desempeñar un puesto de ingeniero junior de machine learning. Nota: Se espera que los alumnos que se matriculen en este programa tengan conocimientos previos de conceptos como la manipulación de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos de machine learning utilizando Python.

Python44 horas12 cursos2 proyectosDeclaración de cumplimiento

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MLOps Concepts

Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

2 hours

End-to-End Machine Learning

Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

4 hours

Developing Machine Learning Models for Production

Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.

4 hours

Introducción a Shell

4 hours

Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

MLOps Deployment and Life Cycling

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

4 hours

Introduction to MLflow

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

4 hours

Fully Automated MLOps

Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

4 hours

Predicting Temperature in London

Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

2 hours

Introduction to Data Pipelines

This introductory course will help you hone the skills to build effective, performant, and reliable data pipelines.

4 hours

Machine Learning Monitoring Concepts

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

2 hours

Monitoring Machine Learning in Python

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

3 hours

Introduction to Docker

Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.

4 hours

CI/CD for Machine Learning

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

5 hours

Asistente de IARegístrate para usar el Asistente de IANuestro asistente de IA es de uso gratuito para todos los usuarios registrados. Regístrese o inicie sesión para acceder al asistente y mejorar su experiencia de aprendizaje.

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