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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346 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: Scripting
- Kategorie: Numerical Analysis
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Software Testing
- Kategorie: Test Automation
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Data Manipulation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Command-Line Interface
Wichtige Details

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