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मशीन लर्निंग इंजीनियर
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मशीन लर्निंग इंजीनियर
एक अत्याधुनिक मशीन लर्निंग इंजीनियर बनें
मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग की रोमांचक दुनिया में कदम रखें, इस व्यापक ट्रैक के साथ, जिसे महत्वाकांक्षी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है। आप मॉडल परिनियोजन, संचालन, निगरानी और रखरखाव के बारे में वह सब कुछ सीखेंगे जो आपको एक सर्वांगीण मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए जानना आवश्यक है।MLOps की मूल बातें में महारत हासिल करें
जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं, MLOps की मुख्य अवधारणाओं की गहरी समझ हासिल करें:- आधुनिक MLOps फ्रेमवर्क और जीवनचक्र का अन्वेषण करें
- एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, प्रशिक्षित और तैनात करना सीखें
- Python, Docker, और MLflow जैसी प्रमुख तकनीकों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- CI/CD, परिनियोजन रणनीतियों और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट जैसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं को समझें
वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के माध्यम से व्यावहारिक कौशल हासिल करें
अपने ज्ञान को लागू करके ऐसे वास्तविक चुनौतियों का समाधान करें जो मशीन लर्निंग इंजीनियर के रोज़मर्रा के काम की नकल करती हैं। आपको कृषि के लिए पूर्वानुमानात्मक मॉडल विकसित करने, उन्नत तकनीकों का उपयोग करके लंदन में तापमान का पूर्वानुमान लगाने, और ETL तथा ELT सिद्धांतों का उपयोग करके विश्वसनीय डेटा पाइपलाइनों का निर्माण करने का अवसर मिलेगा।एक बहुमुखी मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग कौशल सेट विकसित करें
इस ट्रैक के दौरान, आप प्रोडक्शन वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने में विशेषज्ञता हासिल करेंगे, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि उनका प्रदर्शन समय के साथ सर्वोत्तम बना रहे। आप मॉडल्स की निगरानी करने और डेटा व कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट से जुड़ी समस्याओं को हल करने के तरीकों का पता लगाएंगे, साथ ही कुशल ML डेटा प्रबंधन के लिए डेटा वर्शन कंट्रोल का उपयोग करेंगे. इसके अलावा, आप CI/CD पाइपलाइनों को लागू करना सीखेंगे ताकि मॉडल विकास और परिनियोजन को सुव्यवस्थित किया जा सके, जिससे मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो अधिक विश्वसनीय और स्केलेबल बनें।जूनियर मशीन लर्निंग इंजीनियर भूमिका के लिए तैयारी करें
इस ट्रैक को पूरा करने पर, आपके पास जूनियर मशीन लर्निंग इंजीनियर पदों के लिए आत्मविश्वास से आवेदन करने हेतु ज्ञान और व्यावहारिक अनुभव होगा। आप सक्षम होंगे:- डेटा विज्ञान टीमों के साथ सहयोग करके मॉडलों को अवधारणा से उत्पादन तक लाएँ
- मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित करें और व्यावसायिक प्रणालियों के साथ निर्बाध एकीकरण सुनिश्चित करें
- तैनात मॉडलों की लगातार निगरानी और रखरखाव करें ताकि विश्वसनीय परिणाम मिलें
- स्केलेबल और कुशल मशीन लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के विकास में योगदान दें
मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग में अपनी क्षमता को अनलॉक करें
एक मांग वाले मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए इस परिवर्तनकारी यात्रा की शुरुआत करें। इंटरैक्टिव पाठ्यक्रमों, वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं और विशेषज्ञ निर्देश के साथ, आप इस अत्याधुनिक क्षेत्र में स्थायी प्रभाव डालने के लिए कौशल और आत्मविश्वास हासिल करेंगे.पूर्व आवश्यकताएं
इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैंCourse
Course
जानें कि MLOps कैसे मशीन लर्निंग मॉडल्स को लोकल नोटबुक्स से प्रोडक्शन में काम करने वाले मॉडल्स तक ले जाता है, जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।
Course
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
इस पाठ्यक्रम में, आप आधुनिक MLOps फ्रेमवर्क का अन्वेषण करेंगे, मशीन लर्निंग मॉडलों के जीवनचक्र और परिनियोजन को समझेंगे।
Course
MLflow का उपयोग करके मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने की जटिलताओं को सरल बनाना सीखें। MLflow ट्रैकिंग, प्रोजेक्ट्स, मॉडल और मॉडल रजिस्ट्री का अन्वेषण करें।
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
Course
Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
Course
ML डेटा प्रबंधन के लिए Data Version Control का अन्वेषण करें। सेटअप में महारत हासिल करें, पाइपलाइनों को स्वचालित करें, और मॉडलों का सहज मूल्यांकन करें।
Course
प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल्स की मॉनिटरिंग की चुनौतियाँ जानें, जिसमें डेटा और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट, और मॉडल गिरावट से निपटने के तरीके शामिल हैं।
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यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
Course
Docker का परिचय पाएं और डेटा प्रोफेशनल के टूलकिट में इसकी अहमियत जानें. Docker कंटेनर, इमेज और अन्य के बारे में जानें।
Course
GitHub Actions और Data Version Control के साथ मशीन लर्निंग विकास को CI/CD से बेहतर बनाएं
Skill Assessment
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