Машинное обучение в продакшене на Python

Обновлено 05.2026

Поднимите свои навыки машинного обучения до уровня production с этим целенаправленным треком навыков.

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google

Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.

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
Концепции MLOps
Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.
Course
2
Введение в MLflow
Project
бонус
Predicting Temperature in London
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
4
Мониторинг систем машинного обучения
Узнайте о сложностях мониторинга моделей машинного обучения в продакшене, включая дрейф данных и концепций, а также о методах борьбы с деградацией модели.
Course
5
Мониторинг машинного обучения на Python
Этот курс охватывает всё, что нужно знать, чтобы создать базовую систему мониторинга машинного обучения на Python
Course
6
Введение в версионирование данных с DVC
Изучите Data Version Control для управления данными ML. Освойте настройку, автоматизируйте пайплайны и без труда оценивайте модели.

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 Google Показать больше вариантов

или

Машинное обучение в продакшене на Python

Обучаете команду?

Описание трека

Машинное обучение в продакшене на Python

Необходимые условия

Концепции MLOps

Введение в MLflow

Predicting Temperature in London

Мониторинг систем машинного обучения

Мониторинг машинного обучения на Python

Введение в версионирование данных с DVC

Получить сертификат об окончании

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

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Описание трека

Машинное обучение в продакшене на Python

Получить сертификат об окончании

Присоединяйтесь к более чем .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 миллионам обучающихся и начните Машинное обучение в продакшене на Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

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