When teams are working with machine learning models, changing features, different data sets, new algorithms, and unique computing resources all influence a machine learning model's performance. Tracking all of these items can be complicated. With tools such as DVC, MLFlow, AWS, you can meet the challenge. Milecia McGregor demonstrates how to use MLOps tools to improve machine learning and automate some of the steps in the process.
Learn MLOps for Machine Learning
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Capitalize on MLOps as an emerging field. Data-focused companies are looking for engineers with these skill sets.
Build a basic MLOps pipeline from scratch with open-source tools - take a working template with you for your own projects.
Take ChatGPT into account to provide a practical bridge for engineers and DevOps teams.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Automation
- Catégorie : DevOps
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : AWS SageMaker
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Processing
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This module introduces MLOps for machine learning engineers, covering the end-to-end pipeline from data collection to production deployment. Learners explore data handling and versioning, model creation and experiment tracking, and best practices for deploying and monitoring models in production. Through practical workflows and industry-standard tools, the course emphasizes automation, reproducibility, and maintaining robust ML systems, equipping participants to apply MLOps principles to real-world projects.
Inclus
35 vidéos5 devoirs
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Felipe M.
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Larry W.
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