Python Essentials for MLOps (Machine Learning Operations) is a course designed to provide learners with the fundamental Python skills needed to succeed in an MLOps role. This course covers the basics of the Python programming language, including data types, functions, modules and testing techniques. It also covers how to work effectively with data sets and other data science tasks with Pandas and NumPy. Through a series of hands-on exercises, learners will gain practical experience working with Python in the context of an MLOps workflow. By the end of the course, learners will have the necessary skills to write Python scripts for automating common MLOps tasks. This course is ideal for anyone looking to break into the field of MLOps or for experienced MLOps professionals who want to improve their Python skills.
Python Essentials for MLOps
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung MLOps | Machine Learning Operations
Dozenten: Noah Gift
20.876 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(196 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Work with logic in Python, assigning variables and using different data structures.
Write, run and debug tests using Pytest to validate your work.
Interact with APIs and SDKs to build command-line tools and HTTP APIs to solve and automate Machine Learning problems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Information Engineering
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Test Automation
- Kategorie: MLOps
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
21 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module, you will learn how to effectively use variables, logic, and Python’s data structures to load, persist, and iterate over data. You will apply these data structures to solve different problems as well as extract data from them.
Das ist alles enthalten
19 Videos12 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen4 Unbewertete Labore
In this module, you will learn how to create functions, classes, and methods. These are the basis of almost any program you might create with Python. Functions and classes are useful for organizing code, increasing maintainability and code reuse.
Das ist alles enthalten
17 Videos12 Lektüren5 Aufgaben5 Unbewertete Labore
In this module, you will learn the basics of Python testing. From a brief overview of the standard library to using a more modern approach with Pytest, one of the most popular testing libraries in Python. By the end of this module, you should be comfortable working with existing tests, creating new tests, and debugging test failures.
Das ist alles enthalten
17 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore
In this module, you will learn how to work with data using Pandas and NumPy. From loading and reading datasets from different sources to plotting graphs and exploring common problems in data. Pandas will allow you to perform transformations and export your data into different formats, and NumPy will boost your ability to work with numerical data.
Das ist alles enthalten
17 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore
In this module, you’ll grasp the basics of how to create and use APIs with Python using HTTP and command-line tools. We’ll go through all the details you need to know to create your own command-line tools and HTTP APIs to expose Machine Learning models.
Das ist alles enthalten
22 Videos8 Lektüren4 Aufgaben4 Unbewertete Labore
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 196
196 Bewertungen
- 5 stars
51,77 %
- 4 stars
30,45 %
- 3 stars
9,13 %
- 2 stars
4,56 %
- 1 star
4,06 %
Geprüft am 12. Aug. 2023
Geprüft am 6. Juli 2023
Geprüft am 29. Apr. 2024
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.