Python Essentials for MLOps (Machine Learning Operations) est un cours conçu pour fournir aux apprenants les compétences fondamentales en Python nécessaires pour réussir dans un rôle MLOps. Ce cours couvre les bases du langage de programmation Python, y compris les types de données, les fonctions, les modules et les techniques de test. Il explique également comment travailler efficacement avec des ensembles de données et d'autres tâches de science des données avec Pandas et NumPy. Grâce à une série d'exercices pratiques, les apprenants acquerront une expérience pratique de Python dans le contexte d'un flux de travail MLOps. A la fin du cours, les apprenants auront les compétences nécessaires pour écrire des scripts Python afin d'automatiser les tâches courantes de MLOps. Ce cours est idéal pour toute personne souhaitant se lancer dans le domaine du MLOps ou pour les professionnels du MLOps expérimentés qui souhaitent améliorer leurs compétences en Python.

Python Essentials for MLOps (L'essentiel de Python pour les MLOps)
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Python Essentials for MLOps (L'essentiel de Python pour les MLOps)
Ce cours fait partie de Spécialisation "MLOps | Machine Learning Operations"

Instructeurs : Noah Gift
41 293 déjà inscrits
Inclus avec
360 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Travailler avec la logique en Python, assigner des variables et utiliser différentes structures de données.
Écrire, exécuter et déboguer des tests en utilisant Pytest pour valider votre travail.
Interagir avec les API et les SDK pour créer des outils en ligne de commande et des API HTTP afin de résoudre et d'automatiser les problèmes d'apprentissage automatique.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Automatisation des tests
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Tests de logiciels
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Scripting
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Tests unitaires
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Développement de scripts de test
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Détails à connaître

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21 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Avis des étudiants
- 5 stars
53,88 %
- 4 stars
28,88 %
- 3 stars
7,77 %
- 2 stars
5 %
- 1 star
4,44 %
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Révisé le 12 août 2023
Good intro and refresher, good pace and well presented
Révisé le 21 août 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.
Révisé le 13 nov. 2025
One of the best of the best courses out there for beginner's friendly to MLOps!
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