Duke University

DevOps, DataOps, MLOps

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

23.312 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2

(119 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 44 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Aufbau von Betriebs-Pipelines mit DevOps, DataOps und MLOps

  • Erklären Sie die Prinzipien und Praktiken von MLOps (d.h. Datenmanagement, Modellschulung und -entwicklung, kontinuierliche Integration und Bereitstellung usw.)

  • Erstellen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung mit MLOps-Tools und -Plattformen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Python-Bibliotheken
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Devops
  • Kategorie: Rust Programmierung

Wichtige Details

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13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung MLOps | Maschinelles Lernen Operationen
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie grundlegende Fähigkeiten in MLOps anwenden, um Lösungen für maschinelles Lernen zu erstellen und diese durch die Erstellung von Microservices in Python anzuwenden.

Das ist alles enthalten

22 Videos10 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die grundlegenden Fähigkeiten in Mathematik und Datenwissenschaft für MLOps anwenden und durch die Erstellung von Simulationen umsetzen können.

Das ist alles enthalten

5 Videos9 Lektüren3 Aufgaben3 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, wie man Operations-Pipelines erstellt und wenden diese Fähigkeiten dann an, indem Sie Lösungen für vortrainierte Hugging Face-Modelle erstellen.

Das ist alles enthalten

20 Videos9 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie End-to-End-MLOps- und AIOps-Lösungen aufbauen und anwenden, indem Sie Lösungen mit vortrainierten Modellen von OpenAI erstellen und dabei von der Verwendung von AI Pair Programming-Tools wie GitHub Copilot profitieren.

Das ist alles enthalten

12 Videos9 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie von Python zu Rust, einer leistungsstarken und effizienten Programmiersprache für Systeme, wechseln können. Dieses Modul behandelt verschiedene praktische Anwendungen von Rust, wie CLI-, Web- und MLOps-Lösungen sowie Cloud-Computing-Lösungen für AWS, GCP und Azure. Sie werden auch lernen, wie Sie Rust-Lösungen für Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineer, Datenwissenschaft und Machine Learning Operations (MLOps) erstellen können. Am Ende dieses Moduls werden Sie ein gutes Verständnis der wichtigsten Syntax und Funktionen von Rust haben und in der Lage sein, Rust für GPU-beschleunigte Machine-Learning-Aufgaben zu nutzen.

Das ist alles enthalten

25 Videos11 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.3 (43 Bewertungen)
Noah Gift
Duke University
40 Kurse141.382 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse101.888 Lernende

von

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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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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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119 Bewertungen

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ND
5

Geprüft am 21. Aug. 2024

RR
5

Geprüft am 24. Juni 2024

RV
5

Geprüft am 23. Juni 2024

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Häufig gestellte Fragen