Program
Makine Öğrenimi Mühendisi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinBinlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Program Açıklaması
Makine Öğrenimi Mühendisi
Son Teknoloji Makine Öğrenimi Mühendisi Olun
Hevesli profesyoneller için tasarlanmış bu kapsamlı Track ile makine öğrenimi mühendisliğinin heyecan verici dünyasına adım atın. Çok yönlü bir makine öğrenimi mühendisi olmak için model dağıtımı, operasyonlar, izleme ve bakım hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğreneceksiniz.MLOps'un Temellerinde Ustalaşın
MLOps'un temel kavramları hakkında derin bir anlayış kazanın:- Modern MLOps çerçevesini ve yaşam döngüsünü keşfedin
- Uçtan uca modelleri tasarlamayı, eğitmeyi ve dağıtmayı öğrenin
- Python, Docker ve MLflow gibi temel teknolojilerle uygulamalı deneyim kazanın
- CI/CD, dağıtım stratejileri ve kavram kayması gibi önemli kavramları anlayın
Gerçek Dünya Projeleri Yoluyla Pratik Beceriler Kazanın
Bilgilerinizi, bir makine öğrenimi mühendisinin günlük çalışmalarını yansıtan gerçek zorlukları çözmek için uygulayın. Tarım için tahmine dayalı modeller geliştirme, gelişmiş teknikler kullanarak Londra'daki sıcaklıkları tahmin etme ve ETL ve ELT ilkelerini kullanarak güvenilir veri hatları oluşturma fırsatına sahip olacaksınız.Çok Yönlü Bir Makine Öğrenimi Mühendisliği Beceri Seti Geliştirin
Bu Yol boyunca, makine öğrenimi modellerini üretim ortamlarında oluşturma ve dağıtma konusunda uzmanlık kazanacak ve performanslarının zaman içinde en iyi şekilde kalmasını sağlayacaksınız. Verimli makine öğrenimi veri yönetimi için veri sürüm kontrolünden yararlanırken modelleri izleme ve veri ve kavram kayması ile ilgili sorunları ele alma yöntemlerini keşfedeceksiniz. Ayrıca, model geliştirme ve dağıtımı kolaylaştırarak makine öğrenimi iş akışlarını daha güvenilir ve ölçeklenebilir hale getirmek için CI/CD işlem hatlarını nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.Genç Makine Öğrenimi Mühendisi Rolüne Hazırlanın
Bu Parkuru tamamladıktan sonra, makine öğrenimi mühendisi pozisyonlarını güvenle takip edebilecek bilgi ve pratik deneyime sahip olacaksınız. Şunlar için donanımlı olacaksınız:- Modelleri konseptten üretime taşımak için veri bilimi ekipleriyle işbirliği yapın
- Model performansını optimize edin ve iş sistemleriyle sorunsuz entegrasyon sağlayın
- Güvenilir sonuçlar sunmak için konuşlandırılmış modelleri sürekli olarak izleyin ve bakımını yapın
- Ölçeklenebilir ve verimli makine öğrenimi altyapısının geliştirilmesine katkıda bulunmak
Makine Öğrenimi Mühendisliğinde Potansiyelinizi Açığa Çıkarın
Aranan bir makine öğrenimi mühendisi olmak için bu dönüştürücü yolculuğa başlayın. İnteraktif kurslar, gerçek dünya projeleri ve uzman eğitimiyle, bu son teknoloji alanda kalıcı bir etki yaratmak için gereken becerileri ve güveni kazanacaksınız.Önkoşullar
Bu program için herhangi bir önkoşul yokturCourse
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
Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 18 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Makine Öğrenimi Mühendisi eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.