Engenheiro de aprendizado de máquina

Entre no campo de ponta da engenharia de aprendizado de máquina com este curso abrangente criado para aspirantes a profissionais. Esse programa ensina tudo o que você precisa saber sobre implantação, operações, monitoramento e manutenção de modelos. Neste curso, você aprenderá os fundamentos do MLOps. Você trabalhará de forma interativa com as principais tecnologias, como Python, Docker e MLflow. Você aprenderá detalhadamente sobre conceitos como CI/CD, estratégias de implantação ou concept drift. O curso inclui cursos interativos e projetos do mundo real que ajudam você a facilitar as habilidades aprendidas. Ao concluir este curso, você se tornará um engenheiro de aprendizado de máquina completo, com todas as habilidades necessárias para uma função de engenheiro de aprendizado de máquina júnior. Observação: Espera-se que os alunos que se inscreverem neste curso tenham conhecimento prévio de conceitos, incluindo manipulação de dados, treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina usando Python.

Python44 horas12 cursos2 projetosDeclaração de Realização

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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

Introduction to Shell

The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.

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

Assistente de IAInscreva-se para usar o AI AssistantNosso assistente de IA é gratuito para todos os usuários registrados. Cadastre-se ou faça login para acessar o assistente e potencializar sua experiência de aprendizado.

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