enthaltenWhen 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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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: AWS SageMaker
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Data Pipelines
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
August 2025
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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