Перейти к основному содержимому
ГлавнаяPython

Трек

Машинное обучение в продакшене на Python

Обновлено 05.2026
Поднимите свои навыки машинного обучения до уровня production с этим целенаправленным треком навыков.
Начать трек бесплатно
PythonМашинное обучение
19 ч
4,414

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание трека

Машинное обучение в продакшене на Python

Поднимите свои навыки машинного обучения до уровня production с этим целенаправленным треком навыков. Этот трек, предназначенный для (начинающих) data scientists и machine learning engineers, предлагает упрощённый путь к освоению развёртывания и сопровождения моделей машинного обучения.Погрузитесь в основы MLOps, включая стратегии эффективного управления жизненным циклом моделей. Погрузитесь в MLflow, чтобы освоить интерактивно развертывание и отслеживание моделей машинного обучения с помощью одного из самых популярных инструментов MLOps и применить полученные навыки в практическом проекте.Этот трек дополнительно развивает вашу способность поддерживать и отслеживать развернутые модели, обеспечивая их оптимальную работу в условиях меняющихся данных. Вы также познакомитесь с практическими преимуществами версионирования данных с помощью Data Version Control (DVC), чтобы эффективно управлять и версионировать свои проекты машинного обучения.К концу этого трека навыков вы будете уверенно развертывать, отслеживать и управлять моделями машинного обучения, что подготовит вас к успешному внедрению ML-приложений в любой организации.

Необходимые условия

Для этого трека нет предварительных требований

  • Course

    1

    MLOps Concepts

    Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

  • Course

    2

    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.

  • Project

    бонус

    Predicting Temperature in London

    Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

  • Course

    4

    Monitoring Machine Learning Concepts

    Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

Машинное обучение в продакшене на Python
5 Курсов
Трек
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Машинное обучение в продакшене на Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

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.