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머신 러닝 엔지니어
수천 개의 회사에서 학습자들에게 사랑받는 제품입니다.
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DataCamp for Business 사용해 보세요트랙 설명
머신 러닝 엔지니어
최첨단 머신러닝 엔지니어가 되세요
이 포괄적인 트랙을 통해 기계 학습 엔지니어링의 흥미진진한 세계로 발을 들여놓으세요. 이 트랙은 야심 찬 전문가 지망생을 위해 설계되었습니다. 모델 배포, 운영, 모니터링 및 유지보수에 관한 모든 것을 배우게 되어 다방면에 능통한 머신러닝 엔지니어가 될 수 있습니다.MLOps의 기초를 마스터하세요
다음과 같은 과정을 통해 MLOps의 핵심 개념을 깊이 있게 이해하세요:- 현대적인 MLOps 프레임워크와 라이프사이클 탐구하기
- 엔드투엔드 모델을 설계, 훈련 및 배포하는 방법을 배우세요
- Python, Docker, MLflow와 같은 핵심 기술에 대한 실무 경험을 쌓으세요
- CI/CD, 배포 전략, 개념 드리프트와 같은 핵심 개념을 이해한다
실제 프로젝트를 통해 실무 역량 키우기
머신러닝 엔지니어의 일상 업무를 반영한 실제적인 과제를 해결하기 위해 여러분의 지식을 적용해 보세요. 농업 분야 예측 모델을 개발하고, 고급 기법을 활용해 런던의 기온을 예측하며, ETL 및 ELT 원칙을 적용해 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축할 기회를 갖게 될 것입니다.다재다능한 머신러닝 엔지니어링 기술 역량 개발하기
이 트랙을 통해 여러분은 머신러닝 모델을 구축하고 운영 환경에 배포하는 전문성을 습득하게 되며, 시간이 지나도 모델 성능이 최적 상태를 유지하도록 보장할 수 있습니다. 모델 모니터링 방법과 데이터 드리프트 및 개념 드리프트 관련 문제 해결 방안을 탐구하며, 효율적인 머신러닝 데이터 관리를 위해 데이터 버전 관리를 활용하게 됩니다. 또한 CI/CD 파이프라인을 구현하여 모델 개발 및 배포를 간소화하는 방법을 배우게 되며, 이를 통해 머신러닝 워크플로우의 신뢰성과 확장성을 높일 수 있습니다.주니어 머신러닝 엔지니어 직무 준비하기
이 트랙을 완료하면, 주니어 머신러닝 엔지니어 직책을 자신 있게 추구할 수 있는 지식과 실무 경험을 갖추게 됩니다. 다음과 같은 역량을 갖추게 될 것입니다:- 데이터 사이언스 팀과 협력하여 모델을 개념 단계에서 생산 단계로 전환합니다.
- 모델 성능을 최적화하고 비즈니스 시스템과의 원활한 통합을 보장합니다
- 배포된 모델을 지속적으로 모니터링하고 유지 관리하여 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
- 확장 가능하고 효율적인 머신러닝 인프라 개발에 기여합니다
머신러닝 엔지니어링에서 잠재력을 발휘하세요
인기 있는 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 이 변혁적인 여정을 시작하세요. 대화형 과정, 실제 현장 프로젝트, 전문가의 지도를 통해 최첨단 분야에서 지속적인 영향력을 발휘할 수 있는 기술과 자신감을 얻게 될 것입니다.필수 조건
이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.Course
파이썬의 scikit-learn으로 머신러닝 기술을 키워보세요. 이 대화형 강좌에서 실제 데이터셋을 활용하여 강력한 예측을 수행하는 방법을 배워보세요!
Course
MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.
Course
The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
이 과정에서는 최신 MLOps 프레임워크를 배우고, 머신러닝 모델의 라이프사이클과 배포 과정을 탐구합니다.
Course
MLflow로 머신러닝 애플리케이션 개발을 단순화하세요. MLflow tracking, projects, models, model registry를 탐색합니다.
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load) 원칙을 활용하여 효과적이고 성능이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축 방법을 익히세요.
Course
Python의 Great Expectations 라이브러리로 데이터 사이언스·데이터 엔지니어링 워크플로에서 높은 데이터 품질을 보장하세요.
Course
ML 데이터 관리용 Data Version Control을 탐색하세요. 설정을 익히고, 파이프라인을 자동화하며, 모델을 원활하게 평가합니다.
Course
프로덕션 환경의 머신러닝 모델 모니터링 과제(데이터·컨셉 드리프트)와 모델 성능 저하를 해결하는 방법을 학습합니다.
Course
이 과정은 Python으로 기본 머신 러닝 모니터링 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 내용을 다룹니다.
Course
Docker에 대한 소개를 얻고 데이터 전문가의 도구 모음에서 그 중요성을 알아보세요. Docker 컨테이너, 이미지 등에 대해 알아보세요.
Course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Skill Assessment