Трек
Инженер по машинному обучению
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание трека
Инженер по машинному обучению
Станьте передовым инженером по машинному обучению
Погрузитесь в захватывающий мир инженерии машинного обучения с этим комплексным треком, созданным для начинающих специалистов. Вы узнаете всё, что нужно знать о развертывании, эксплуатации, мониторинге и сопровождении моделей, чтобы стать всесторонне подготовленным инженером по машинному обучению.Освойте основы MLOps
Получите глубокое понимание ключевых концепций MLOps, когда вы:- Изучите современную структуру и жизненный цикл MLOps
- Научитесь проектировать, обучать и развёртывать сквозные модели
- Получите практический опыт работы с ключевыми технологиями, такими как Python, Docker и MLflow
- Понимать ключевые концепции, такие как CI/CD, стратегии развертывания и дрейф концепции
Получите практические навыки через проекты из реального мира
Применяйте свои знания для решения реальных задач, которые отражают повседневную работу инженера по машинному обучению. У вас будет возможность разрабатывать предиктивные модели для сельского хозяйства, прогнозировать температуры в Лондоне с использованием продвинутых методов и создавать надежные конвейеры данных на основе принципов ETL и ELT.Развивайте универсальный набор навыков в области машинного обучения
На протяжении этого трека вы освоите создание и развертывание моделей машинного обучения в производственных средах, обеспечивая их оптимальную работу с течением времени. Вы изучите методы мониторинга моделей и решения проблем, связанных с дрейфом данных и концепций, используя контроль версий данных для эффективного управления данными ML. Кроме того, вы узнаете, как внедрять CI/CD-пайплайны для оптимизации разработки и развертывания моделей, делая рабочие процессы машинного обучения более надежными и масштабируемыми.Подготовьтесь к роли младшего инженера по машинному обучению
После завершения этого трека вы получите знания и практический опыт, чтобы уверенно претендовать на позиции младшего инженера по машинному обучению. Вы сможете:- Сотрудничайте с командами по data science, чтобы доводить модели от концепции до продакшена
- Оптимизируйте производительность модели и обеспечьте бесшовную интеграцию с бизнес-системами
- Непрерывно отслеживать и поддерживать развернутые модели, чтобы обеспечивать надежные результаты
- Вносите вклад в разработку масштабируемой и эффективной инфраструктуры машинного обучения
Раскройте свой потенциал в инженерии машинного обучения
Начните этот преобразующий путь, чтобы стать востребованным инженером по машинному обучению. С помощью интерактивных курсов, практических проектов и экспертного обучения вы получите навыки и уверенность, чтобы внести долгосрочный вклад в эту передовую область.Необходимые условия
Для этого трека нет предварительных требованийCourse
Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!
Course
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.
Course
Командная строка Unix помогает объединять существующие программы по-новому, автоматизировать рутинные задачи и запускать программы на кластерах и в облаках.
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
В этом курсе вы изучите современную структуру MLOps, жизненный цикл и развертывание моделей машинного обучения.
Course
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
Научитесь создавать эффективные, производительные и надежные конвейеры данных, используя принципы Extract, Transform и Load.
Course
Обеспечьте высокое качество данных в рабочих процессах data science и data engineering с библиотекой Great Expectations для Python.
Course
Изучите Data Version Control для управления данными ML. Освойте настройку, автоматизируйте пайплайны и без труда оценивайте модели.
Course
Узнайте о сложностях мониторинга моделей машинного обучения в продакшене, включая дрейф данных и концепций, а также о методах борьбы с деградацией модели.
Course
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Course
Познакомьтесь с Docker и узнайте, почему он важен в арсенале специалиста по данным. Узнайте о контейнерах Docker, образах и многом другом.
Course
Улучшите разработку Machine Learning с CI/CD с помощью GitHub Actions и Data Version Control
Skill Assessment
завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Инженер по машинному обучению уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.