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Learn MLOps for Machine Learning

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Learn MLOps for Machine Learning

Pearson

Dozent: Pearson

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Capitalize on MLOps as an emerging field. Data-focused companies are looking for engineers with these skill sets.

  • Build a basic MLOps pipeline from scratch with open-source tools - take a working template with you for your own projects.

  • Take ChatGPT into account to provide a practical bridge for engineers and DevOps teams.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: DevOps
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: AWS SageMaker
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Wichtige Details

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KĂźrzlich aktualisiert!

August 2025

Bewertungen

5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 1 Modul

This module introduces MLOps for machine learning engineers, covering the end-to-end pipeline from data collection to production deployment. Learners explore data handling and versioning, model creation and experiment tracking, and best practices for deploying and monitoring models in production. Through practical workflows and industry-standard tools, the course emphasizes automation, reproducibility, and maintaining robust ML systems, equipping participants to apply MLOps principles to real-world projects.

Das ist alles enthalten

35 Videos5 Aufgaben

Dozent

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