Lộ trình
Kỹ sư Học máy
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty
Đào tạo 2 người trở lên?
Thử DataCamp for BusinessMô tả track
Kỹ sư Học máy
Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của MLOps
Nắm vững các khái niệm cốt lõi của MLOps khi bạn:- Khám phá khuôn khổ và vòng đời MLOps hiện đại
- Học cách thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình từ đầu đến cuối
- Có được kinh nghiệm thực tế với các công nghệ quan trọng như Python, Docker và MLflow
- Hiểu các khái niệm quan trọng như CI/CD, chiến lược triển khai và sự thay đổi khái niệm.
Rèn luyện kỹ năng thực tiễn thông qua các dự án thực tế
Hãy vận dụng kiến thức của bạn để giải quyết những thử thách thực tế phản ánh công việc hàng ngày của một kỹ sư máy học. Bạn sẽ có cơ hội phát triển các mô hình dự đoán cho nông nghiệp, dự báo nhiệt độ ở London bằng các kỹ thuật tiên tiến và xây dựng các đường dẫn dữ liệu đáng tin cậy bằng cách sử dụng các nguyên tắc ETL và ELT.Phát triển bộ kỹ năng kỹ sư máy học đa năng
Xuyên suốt khóa học này, bạn sẽ tích lũy được kiến thức chuyên môn về xây dựng và triển khai các mô hình máy học trong môi trường sản xuất, đảm bảo hiệu suất của chúng luôn tối ưu theo thời gian. Bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp giám sát mô hình và giải quyết các vấn đề liên quan đến sự thay đổi dữ liệu và khái niệm, đồng thời tận dụng kiểm soát phiên bản dữ liệu để quản lý dữ liệu học máy hiệu quả. Ngoài ra, bạn sẽ học cách triển khai các quy trình CI/CD để tối ưu hóa quá trình phát triển và triển khai mô hình, giúp quy trình làm việc của máy học trở nên đáng tin cậy và có khả năng mở rộng hơn.Chuẩn bị cho vị trí Kỹ sư Máy học cấp dưới
Sau khi hoàn thành chương trình này, bạn sẽ có kiến thức và kinh nghiệm thực tiễn để tự tin theo đuổi các vị trí kỹ sư máy học cấp thấp. Bạn sẽ được trang bị những kỹ năng sau để:- Phối hợp với các nhóm khoa học dữ liệu để đưa các mô hình từ ý tưởng đến sản xuất.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và đảm bảo tích hợp liền mạch với các hệ thống kinh doanh.
- Liên tục giám sát và bảo trì các mô hình đã triển khai để mang lại kết quả đáng tin cậy.
- Góp phần phát triển cơ sở hạ tầng học máy có khả năng mở rộng và hiệu quả.
Điều kiện tiên quyết
Không có điều kiện tiên quyết cho track nàyCourse
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
Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về khung MLOps hiện đại, khám phá vòng đời và quá trình triển khai các mô hình học máy.
Course
Học cách sử dụng MLflow để đơn giản hóa các thách thức trong việc phát triển ứng dụng học máy. Khám phá MLflow tracking, các dự án, mô hình và danh mục mô hình.
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
Course
Course
Course
Course
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
Course
Skill Assessment
Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
Đăng Ký NgayTham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Kỹ sư Học máy ngay hôm nay!
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.