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Ingénieur en apprentissage automatique
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Description du cursus
Ingénieur en apprentissage automatique
Devenez un ingénieur en apprentissage automatique de pointe
Entrez dans le monde passionnant de l'ingénierie de l'apprentissage automatique avec ce cursus complet conçu pour les professionnels en herbe. Vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur le déploiement de modèles, les opérations, la surveillance et la maintenance pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique compétent.Maîtriser les principes fondamentaux du MLOps
Acquérir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de MLOps :- Explorer le cadre et le cycle de vie modernes des MLOps
- Apprendre à concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout
- Acquérir une expérience pratique avec des technologies clés telles que Python, Docker et MLflow.
- Comprendre les concepts cruciaux tels que CI/CD, les stratégies de déploiement et la dérive conceptuelle.
Acquérir des compétences pratiques grâce à des projets concrets
Appliquez vos connaissances pour résoudre des défis authentiques qui reflètent le travail quotidien d'un ingénieur en apprentissage automatique. Vous aurez l'occasion de développer des modèles prédictifs pour l'agriculture, de prévoir les températures à Londres à l'aide de techniques avancées et de construire des pipelines de données fiables en utilisant les principes ETL et ELT.Développer un ensemble de compétences polyvalentes en ingénierie de l'apprentissage automatique
Tout au long de ce cursus, vous acquerrez une expertise dans la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production, en veillant à ce que leurs performances restent optimales au fil du temps. Vous explorerez les méthodes de surveillance des modèles et les problèmes liés à la dérive des données et des concepts, tout en tirant parti du contrôle des versions des données pour une gestion efficace des données de ML. En outre, vous apprendrez à mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour rationaliser le développement et le déploiement de modèles, rendant les flux de travail d'apprentissage automatique plus fiables et plus évolutifs.Se préparer à un poste d'ingénieur junior en apprentissage automatique
À l'issue de ce cursus, vous disposerez des connaissances et de l'expérience pratique nécessaires pour briguer en toute confiance des postes d'ingénieur junior en apprentissage automatique. Vous serez équipé pour :- Collaborer avec les équipes de science des données pour faire passer les modèles du concept à la production.
- Optimiser la performance du modèle et assurer une intégration transparente avec les systèmes de l'entreprise.
- Contrôler et maintenir en permanence les modèles déployés afin d'obtenir des résultats fiables.
- Contribuer au développement d'une infrastructure d'apprentissage automatique évolutive et efficace.
Libérez votre potentiel dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique
Commencez ce voyage transformateur pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique recherché. Grâce à des cours interactifs, des projets concrets et un enseignement spécialisé, vous acquerrez les compétences et la confiance nécessaires pour avoir un impact durable dans ce domaine de pointe.Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
"Développez vos compétences en apprentissage automatique avec scikit-learn en Python. Faites des prédictions!"
Course
Course
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Course
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
Course
Apprenez à créer des pipelines de données efficaces et fiables avec les principes ETL.
Course
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Python's Great Expectations library.
Course
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Course
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Course
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Course
Course
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
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