Python Essentials for MLOps (Machine Learning Operations) ist ein Kurs, der den Lernenden die grundlegenden Python-Kenntnisse vermittelt, die sie für eine erfolgreiche Tätigkeit im Bereich MLOps benötigen. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Programmiersprache Python, einschließlich Datentypen, Funktionen, Module und Testtechniken. Außerdem wird vermittelt, wie man effektiv mit Datensätzen und anderen Data-Science-Aufgaben mit Pandas und NumPy arbeitet. Durch eine Reihe praktischer Übungen werden die Teilnehmer praktische Erfahrungen bei der Arbeit mit Python im Rahmen eines MLOps-Workflows sammeln. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um Python-Skripte zur Automatisierung gängiger MLOps-Aufgaben zu schreiben. Dieser Kurs ist ideal für alle, die in den Bereich MLOps einsteigen möchten oder für erfahrene MLOps-Profis, die ihre Python-Kenntnisse verbessern möchten.

Python Grundlagen für MLOps
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Python Grundlagen für MLOps
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „MLOps | Maschinelles Lernen Operationen“

Dozenten: Noah Gift
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368 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Arbeiten Sie mit Logik in Python, weisen Sie Variablen zu und verwenden Sie verschiedene Datenstrukturen.
Schreiben, führen und debuggen Sie Tests mit Pytest, um Ihre Arbeit zu validieren.
Interagieren Sie mit APIs und SDKs, um Befehlszeilen-Tools und HTTP-APIs zur Lösung und Automatisierung von Machine Learning-Problemen zu erstellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Einheitliche Prüfung
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: Entwicklung von Testskripten
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Daten-Strukturen
- Kategorie: Test-Automatisierung
- Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Kategorie: Software-Prüfung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Skripting
- Kategorie: Wiederverwendbarkeit von Code
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Python-Programmierung
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21 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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Geprüft am 10. Dez. 2024
Good (although basic) overview of python and essential libraries (numpy, pandas, ...).
Geprüft am 15. Aug. 2024
This course was great and highly applicable to my work. The content was relevant, well-structured, and provided practical skills that I can directly use in my job.
Geprüft am 21. Aug. 2024
The Courser covered a lot of things with keeping the number of videos low, but python environments in some of the labs were not already created.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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