Duke University
MLOps-Plattformen: Amazon SageMaker und Azure ML

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MLOps-Plattformen: Amazon SageMaker und Azure ML

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

6.581 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.7

(38 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 30 Stunden
3 Wochen bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 30 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) auf datenwissenschaftliche Probleme und Datensätze an.

  • Erstellen Sie Modellierungslösungen für maschinelles Lernen mit AWS- und Azure-Technologie.

  • Trainieren und implementieren Sie Lösungen für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung mit Cloud-Technologie.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Amazon Web Services (Amazon AWS)
  • Kategorie: MLOps

Wichtige Details

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Bewertungen

17 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 Data Engineer-Lösungen auf AWS aufbauen und anwenden, indem Sie eine Data Engineering-Pipeline mit AWS Step Functions und AWS Lambda erstellen.

Das ist alles enthalten

16 Videos15 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul werden Sie Data-Engineering-Lösungen mithilfe der AWS-Technologie zusammenstellen und durch die Erstellung von Data Science Notizbüchern anwenden.

Das ist alles enthalten

7 Videos9 Lektüren3 Aufgaben4 Unbewertete Labore

In diesem Modul werden Sie Lösungen für die Modellierung von maschinellem Lernen mithilfe der AWS-Technologie zusammenstellen und anwenden, indem Sie ein lineares Regressionsmodell erstellen, das in einem Befehlszeilen-Tool ausgeführt wird.

Das ist alles enthalten

12 Videos11 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, Lösungen für maschinelles Lernen mithilfe von AWS-Technologie bereitzustellen und zu operationalisieren und sie anzuwenden, indem Sie ein Hugging-Gesichtsmodell mit Sagemaker Studio Lab feinabstimmen.

Das ist alles enthalten

14 Videos12 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie die Zertifizierungen für maschinelles Lernen der wichtigsten Cloud-Anbieter kennen und erfahren, wie Sie diese auf MLOps anwenden können. Sie erfahren etwas über Services im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und ML-Engineering-Aufgaben wie AutoML und wie diese auf die Zertifizierungen anwendbar sind.

Das ist alles enthalten

15 Videos7 Lektüren3 Aufgaben

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
3.8 (13 Bewertungen)
Noah Gift
Duke University
40 Kurse140.603 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse101.182 Lernende

von

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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.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„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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38 Bewertungen

  • 5 stars

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  • 1 star

    15,78 %

ZZ
5

Geprüft am 30. Apr. 2023

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5

Geprüft am 21. Aug. 2024

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Häufig gestellte Fragen