Track
Inżynier uczenia maszynowego
Utwórz bezpłatne konto
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.Uwielbiany przez pracowników tysięcy firm
Training a Team?
Try for BusinessOpis utworu
Inżynier uczenia maszynowego
Zostań nowoczesnym inżynierem uczenia maszynowego
Wejdź do ekscytującego świata inżynierii uczenia maszynowego dzięki temu kompleksowemu Trackowi, zaprojektowanemu dla ambitnych profesjonalistów. Nauczysz się wszystkiego, co musisz wiedzieć o wdrażaniu modeli, operacjach, monitorowaniu i utrzymaniu, aby stać się wszechstronnym inżynierem uczenia maszynowego.Opanuj podstawy MLOps
Zdobądź dogłębne zrozumienie kluczowych koncepcji MLOps, gdy:- Poznaj nowoczesne ramy i cykl życia MLOps
- Naucz się projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end
- Zdobądź praktyczne doświadczenie z kluczowymi technologiami, takimi jak Python, Docker i MLflow
- Zrozum kluczowe pojęcia, takie jak CI/CD, strategie wdrażania i drift koncepcji
Zdobądź praktyczne umiejętności dzięki projektom z realnego świata
Zastosuj swoją wiedzę, aby rozwiązywać autentyczne wyzwania, które odzwierciedlają codzienną pracę inżyniera uczenia maszynowego. Będziesz mieć możliwość tworzenia modeli predykcyjnych dla rolnictwa, prognozowania temperatur w Londynie z wykorzystaniem zaawansowanych technik oraz budowania niezawodnych potoków danych z użyciem zasad ETL i ELT.Rozwijaj wszechstronny zestaw umiejętności inżynierii uczenia maszynowego
W całym tym Tracku zdobędziesz wiedzę ekspercką w zakresie tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych, zapewniając ich optymalną wydajność w czasie. Poznasz metody monitorowania modeli i rozwiązywania problemów związanych z dryfem danych i dryfem pojęć, wykorzystując kontrolę wersji danych do efektywnego zarządzania danymi ML. Dodatkowo nauczysz się wdrażać potoki CI/CD, aby usprawnić tworzenie i wdrażanie modeli, dzięki czemu przepływy pracy uczenia maszynowego staną się bardziej niezawodne i skalowalne.Przygotuj się do roli Junior Machine Learning Engineer
Po ukończeniu tego Track będziesz mieć wiedzę i praktyczne doświadczenie, aby pewnie ubiegać się o stanowiska junior machine learning engineer. Będziesz przygotowany do:- Współpracuj z zespołami data science, aby przenosić modele od koncepcji do produkcji
- Zoptymalizuj wydajność modeli i zapewnij bezproblemową integrację z systemami biznesowymi
- Nieustannie monitoruj i utrzymuj wdrożone modele, aby zapewniać niezawodne wyniki
- Wnieś wkład w rozwój skalowalnej i wydajnej infrastruktury uczenia maszynowego
Odblokuj swój potencjał w inżynierii uczenia maszynowego
Rozpocznij tę transformującą podróż, aby zostać poszukiwanym inżynierem uczenia maszynowego. Dzięki interaktywnym kursom, projektom z realnego świata i nauce od ekspertów zdobędziesz umiejętności i pewność siebie, by wywrzeć trwały wpływ w tej nowatorskiej dziedzinie.Wymagania wstępne
Nie ma żadnych wymagań wstępnych dla tego toruCourse
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Course
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
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
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Course
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
Course
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Python's Great Expectations library.
Course
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Course
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Course
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Skill Assessment
ukończony
Zdobądź oświadczenie o osiągnięciach
Dodaj te dane uwierzytelniające do swojego profilu na LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij w mediach społecznościowych i w swojej ocenie okresowejZapisz Się Teraz
Dołącz do nas 19 milionów uczniów i zacznij Inżynier uczenia maszynowego już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.