Track
Инженер по машинному обучению
Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.
Training a Team?
Try for BusinessОписание 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.Предварительные требования
Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.Course
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
завершен
Получите свидетельство о достижениях
Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас
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.