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Karrierepfad

IMachine Learning Engineer

In diesem Lernpfad lernst du alles, was du über die Technik des Machine Learning und MLOps wissen musst.
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Pythontopics.maschinellesLernen44 Stunden11 Kurse2 Projekte2,125Leistungsnachweis

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Beschreibung des Lernpfades

IMachine Learning Engineer

Mit diesem umfassenden Lernpfad, der sich an angehende Fachkräfte richtet, kannst du in das innovative Feld des Machine Learning einsteigen. In diesem Programm lernst du alles, was du über die Einrichtung, den Betrieb, die Überwachung und die Wartung von Modellen wissen musst. In diesem Lernpfad lernst du die Grundlagen von MLOps. Du wirst interaktiv mit Schlüsseltechnologien wie Python, Docker und MLflow arbeiten. Du lernst im Detail über Konzepte wie CI/CD, Einsatzstrategien oder Concept Drift. Der Lernpfad umfasst interaktive Kurse und reale Projekte, die dir helfen, die erlernten Fähigkeiten umzusetzen. Nach Abschluss dieses Lernpfads bist du ein vielseitiger Ingenieur für maschinelles Lernen, der über alle Fähigkeiten verfügt, die für eine Stelle als Junior Machine Learning Engineer erforderlich sind. Hinweis: Von Lernenden, die sich für diesen Lernpfad anmelden, werden Vorkenntnisse über Konzepte wie Datenmanipulation, Training und Evaluierung von Machine Learning-Modellen mit Python erwartet.

Voraussetzungen

Datenwissenschaftler/in

  • Course

    1

    MLOps Konzepte

  • Course

    2

    End-to-End Machine Learning

    Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

  • Course

    3

    Einführung in die Shell

    Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.

  • Project

    Bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    5

    MLOps Deployment and Life Cycling

    In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

  • Course

    6

    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.

  • Course

    10

    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.

  • Course

    12

    Einführung in Docker

    Erhalte eine Einführung in Docker und entdecke seine Bedeutung im Werkzeugkasten von Datenexperten. Erfahre mehr über Docker Container, Images und mehr.

  • Course

    13

    CI/CD for Machine Learning

    Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

IMachine Learning Engineer
11 Kurse
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