Traseu de învățare
Inginer de învățare automată
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Formare pentru o echipă?
Încearcă pentru afaceriDescrierea traseului
Inginer de învățare automată
Devino un inginer de învățare automată de ultimă generație
Pășește în lumea captivantă a ingineriei de machine learning cu acest Track cuprinzător, conceput pentru profesioniștii aspiranți. Vei învăța tot ce trebuie să știi despre implementarea modelelor, operațiuni, monitorizare și întreținere pentru a deveni un inginer de machine learning complet.Stăpânește fundamentele MLOps
Dobândește o înțelegere profundă a conceptelor de bază ale MLOps pe măsură ce:- Explorează cadrul modern MLOps și ciclul de viață
- Învață să proiectezi, să antrenezi și să implementezi modele end-to-end
- Obține experiență practică cu tehnologii cheie precum Python, Docker și MLflow
- Înțelege concepte esențiale precum CI/CD, strategiile de implementare și concept drift
Dobândește abilități practice prin proiecte din lumea reală
Aplică-ți cunoștințele pentru a rezolva provocări autentice care reflectă munca de zi cu zi a unui inginer de machine learning. Vei avea ocazia să dezvolți modele predictive pentru agricultură, să prognozezi temperaturile din Londra folosind tehnici avansate și să construiești pipeline-uri de date fiabile folosind principiile ETL și ELT.Dezvoltă un set de competențe versatil în ingineria învățării automate
În tot acest Track, vei dobândi expertiză în construirea și implementarea modelelor de machine learning în medii de producție, asigurându-te că performanța lor rămâne optimă în timp. Vei explora metode de monitorizare a modelelor și de abordare a problemelor legate de deriva datelor și a conceptelor, folosind în același timp controlul versiunilor datelor pentru o gestionare eficientă a datelor ML. În plus, vei învăța cum să implementezi pipeline-uri CI/CD pentru a eficientiza dezvoltarea și implementarea modelelor, făcând fluxurile de lucru de machine learning mai fiabile și mai scalabile.Pregătește-te pentru un rol de Junior Machine Learning Engineer
După finalizarea acestui Track, vei avea cunoștințele și experiența practică necesare pentru a urmări cu încredere poziții de junior machine learning engineer. Vei fi pregătit să:- Colaborează cu echipele de data science pentru a aduce modelele de la concept la producție
- Optimizează performanța modelului și asigură integrarea fără probleme cu sistemele de business
- Monitorizează și menține continuu modelele implementate pentru a livra rezultate fiabile
- Contribuie la dezvoltarea unei infrastructuri de machine learning scalabile și eficiente
Deblochează-ți potențialul în ingineria învățării automate
Începe această călătorie transformatoare pentru a deveni un inginer de machine learning căutat. Cu cursuri interactive, proiecte din lumea reală și instruire de la experți, vei dobândi abilitățile și încrederea necesare pentru a avea un impact durabil în acest domeniu de ultimă generație.Cerințe prealabile
Nu există prerequisite pentru acest traseuCourse
Course
Course
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
Învață să construiești pipeline-uri de date eficiente, performante și fiabile folosind principiile Extract, Transform și Load.
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
Descoperă Docker și importanța lui în setul de instrumente al profesionistului în date. Află despre containerele Docker, imaginile și altele.
Course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Skill Assessment
finalizat
Obține diploma de absolvire
Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumatDistribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum
Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Inginer de învățare automată astăzi!
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.