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企业版试用学习路径描述
机器学习工程师
成为前沿机器学习工程师
踏入机器学习工程的精彩世界，开启这条专为有志专业人士打造的全面学习路径。 你将学到成为一名全面的机器学习工程师所需了解的模型部署、运维、监控和维护的全部知识。掌握 MLOps 基础知识
在以下过程中深入理解 MLOps 的核心概念：- 探索现代 MLOps 框架和生命周期
- 学习设计、训练和部署端到端模型
- 获得 Python、Docker 和 MLflow 等关键技术的实战经验
- 理解 CI/CD、部署策略和概念漂移等关键概念
通过真实世界项目掌握实用技能
运用你的知识解决真实挑战，模拟机器学习工程师的日常工作。 你将有机会为农业开发预测模型，使用高级技术预测伦敦气温，并运用 ETL 和 ELT 原则构建可靠的数据管道。培养多元化的机器学习工程技能组合
在整个学习路径中，你将掌握在生产环境中构建和部署机器学习模型的专业技能，并确保其性能长期保持最佳状态。 您将探索监控模型并解决与数据漂移和概念漂移相关问题的方法，同时利用数据版本控制实现高效的 ML 数据管理。 此外，你还将学习如何实施 CI/CD 流水线，以简化模型开发和部署，使机器学习工作流更加可靠且可扩展。为初级机器学习工程师职位做好准备
完成本学习路径后，您将掌握知识和实践经验，自信地申请初级机器学习工程师职位。 你将能够：- 与数据科学团队协作，将模型从概念推进到生产环境
- 优化模型性能并确保与业务系统无缝集成
- 持续监控并维护已部署模型，以提供可靠结果
- 参与可扩展且高效的机器学习基础设施开发
解锁你在机器学习工程领域的潜力
开启这段变革之旅，成为备受追捧的机器学习工程师。 通过互动课程、真实项目和专家指导，你将获得在这一前沿领域产生持久影响所需的技能和信心。先决条件
此学习路径无先决条件Course
用 Python 中的 scikit-learn 提升你的机器学习技能。 在这门互动课程中使用真实世界数据集，学习如何做出强大的预测！
Course
了解 MLOps 如何将机器学习模型从本地笔记本带到生产环境中运行，并创造实际业务价值。
Course
Unix 命令行帮助用户以新方式组合现有程序、自动化重复任务，并在集群和云上运行程序。
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
在本课程中，您将探索现代 MLOps 框架，了解机器学习模型的生命周期和部署。
Course
学习如何使用 MLflow 简化构建机器学习应用的复杂性。 探索 MLflow 跟踪、项目、模型和模型注册表。
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
学习使用提取、转换和加载原则构建高效、性能优异且可靠的数据管道。
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用 Python 的 Great Expectations 库确保数据科学和数据工程工作流中的高数据质量。
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探索用于机器学习数据管理的数据版本控制。 掌握设置，自动化管道，并无缝评估模型。
Course
11机器学习监控概念
了解在生产环境中监控机器学习模型的挑战，包括数据漂移和概念漂移，以及应对模型退化的方法。
Course
本课程涵盖在 Python 中构建基础机器学习监控系统所需的一切知识
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了解 Docker 入门，掌握它在数据专业人士工具箱中的重要性。 了解 Docker 容器、镜像等内容。
Course
用 GitHub Actions 和 Data Version Control 通过 CI/CD 提升你的机器学习开发
Skill Assessment
加入超过19百万学习者，今天就开始机器学习工程师 ！
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