AppDynamics Monitoring for Machine Learning Applications is a beginner-level course designed to equip data scientists, ML engineers, and DevOps professionals with the specialized monitoring skills needed for production ML systems.
AppDynamics Monitoring
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niveau Débutant
Expérience recommandée
3 heures à compléter
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Application Performance Management
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Process Optimization
- Catégorie : Data Mapping
- Catégorie : System Monitoring
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Root Cause Analysis
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
In this introductory lesson, learners will explore the fundamentals of AppDynamics monitoring platform and understand its unique application to machine learning environments. They will discover how modern ML applications require specialized monitoring approaches and learn about AppDynamics' architecture, core components, and AI-powered capabilities that make it particularly suited for data science workflows.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 devoir
In this hands-on lesson, learners will dive deep into the practical implementation of AppDynamics monitoring for machine learning systems. They will learn to map complex ML application flows, configure performance tracking for data science workflows, and set up health rules specifically designed for ML operations. Through real-world examples and guided exercises, learners will master the techniques needed to create comprehensive monitoring solutions that capture both infrastructure performance and ML-specific metrics critical for production success.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir
In this advanced lesson, learners will master the sophisticated diagnostic and optimization capabilities of AppDynamics for machine learning applications. They will learn to identify performance bottlenecks, conduct root-cause analysis specific to ML systems, and implement optimization strategies that enhance both technical performance and business outcomes. Through real-world troubleshooting scenarios and hands-on optimization exercises, learners will develop the expertise needed to maintain high-performing ML applications in production environments and ensure their systems deliver consistent business value.
Inclus
4 vidéos1 lecture3 devoirs
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