Ingenieur für maschinelles Lernen

Auf diesem Lernpfad lernst du alles, was du über maschinelles Lernen und MLOps wissen musst.

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Beschreibung des Lernpfades

Ingenieur für maschinelles Lernen

Werde ein Cutting-Edge Machine Learning Engineer

Mit diesem umfassenden Lernpfad, der sich an angehende Fachkräfte richtet, kannst du in die spannende Welt des maschinellen Lernens eintauchen. Du lernst alles, was du über die Bereitstellung, den Betrieb, die Überwachung und die Wartung von Modellen wissen musst, um ein gut ausgebildeter Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden.

Meistere die Grundlagen von MLOps

Verschaffe dir ein tiefes Verständnis für die Kernkonzepte von MLOps:

Erkunde den modernen MLOps-Rahmen und Lebenszyklus
Lernen Sie, End-to-End-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und einzusetzen.
Gewinnen Sie praktische Erfahrung mit Schlüsseltechnologien wie Python, Docker und MLflow
Wichtige Konzepte wie CI/CD, Bereitstellungsstrategien und Concept Drift verstehen

Erwerbe praktische Fähigkeiten durch reale Projekte

Wende dein Wissen an, um authentische Herausforderungen zu lösen, die den Arbeitsalltag eines Ingenieurs für maschinelles Lernen widerspiegeln. Du hast die Möglichkeit, Vorhersagemodelle für die Landwirtschaft zu entwickeln, die Temperaturen in London mit fortschrittlichen Techniken vorherzusagen und zuverlässige Datenpipelines mit ETL- und ELT-Prinzipien aufzubauen.

Vielseitige Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen entwickeln

In diesem Lernpfad lernst du, wie du Modelle für maschinelles Lernen erstellst und in Produktionsumgebungen einsetzt, um sicherzustellen, dass ihre Leistung über einen längeren Zeitraum optimal bleibt. Du wirst Methoden zur Überwachung von Modellen und zur Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit Daten- und Konzeptabweichungen kennenlernen und gleichzeitig die Datenversionskontrolle für eine effiziente ML-Datenverwaltung nutzen. Außerdem lernst du, wie du CI/CD-Pipelines implementierst, um die Modellentwicklung und -bereitstellung zu rationalisieren und die Workflows für maschinelles Lernen zuverlässiger und skalierbarer zu machen.

Bereite dich auf eine Rolle als Junior Machine Learning Engineer vor.

Wenn du diesen Lernpfad abgeschlossen hast, verfügst du über das Wissen und die praktische Erfahrung, um selbstbewusst eine Stelle als Junior Machine Learning Engineer anzutreten. Du wirst in der Lage sein:

Zusammenarbeit mit Data Science Teams, um Modelle vom Konzept zur Produktion zu bringen
Optimiere die Modellleistung und sorge für eine nahtlose Integration in die Geschäftssysteme
Kontinuierliche Überwachung und Wartung der eingesetzten Modelle, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern
Mitwirkung an der Entwicklung einer skalierbaren und effizienten Infrastruktur für maschinelles Lernen

Hinweis: Dieser Lernpfad setzt Vorkenntnisse in der Datenbearbeitung, dem Training und der Auswertung von Machine Learning-Modellen mit Python voraus.

Entdecke dein Potenzial im Bereich Machine Learning Engineering

Beginne diese transformative Reise, um ein begehrter Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Mit interaktiven Kursen, realen Projekten und fachkundigem Unterricht erwirbst du die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um in diesem hochmodernen Bereich einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

Course
1
Überwachtes Lernen mit scikit-learn
"Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!"
Course
2
MLOps-Konzepte
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.
Project
Bonus
Predicting Temperature in London
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
8
ETL und ELT in Python
Course
9
Introduction to Data Quality with Great Expectations
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Python's Great Expectations library.
Course
10
Introduction to Data Versioning with DVC
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Course
11
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
Monitoring Machine Learning in Python
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Course
13
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
14
CI/CD for Machine Learning
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Ingenieur für maschinelles Lernen

12 Kurse

Track
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