Dans MLOps (Machine Learning Operations) Platforms : Amazon SageMaker et Azure ML, vous apprendrez les compétences nécessaires pour construire, former et déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production à l'aide de deux plateformes cloud de premier plan : Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure. Ce cours est également une excellente ressource pour les personnes qui cherchent à se préparer aux certifications d'apprentissage automatique AWS ou Azure ou qui travaillent (ou cherchent à travailler) en tant que scientifiques de données, ingénieurs logiciels, développeurs de logiciels, analystes de données ou autres rôles qui utilisent l'apprentissage automatique. Grâce à une série d'exercices pratiques, vous allez acquérir une intuition des algorithmes d'apprentissage automatique de base et une expérience pratique de travail avec ces plateformes Cloud de premier plan. À la fin du cours, vous serez en mesure de déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production en utilisant les technologies AWS et Azure. Semaine 1. Explorez l'ingénierie des données avec la technologie AWS. Nous aborderons des sujets tels que les débuts de l'apprentissage automatique sur AWS, la création de référentiels de données, et l'identification et la mise en œuvre de solutions pour l'ingestion et la transformation des données. Semaine 2. Acquérir des compétences de base en science des données avec la technologie AWS. Vous apprendrez les techniques de nettoyage des données, effectuerez l'ingénierie des fonctionnalités, l'analyse des données et la visualisation des données pour l'apprentissage automatique. Nous utiliserons en priorité les solutions serverless disponibles sur AWS pour rendre le processus plus efficace.Semaine 3. Apprenez les modèles d'apprentissage automatique avec la technologie AWS. Nous examinerons comment sélectionner les modèles appropriés pour la tâche à accomplir, choisir les hyperparamètres, entraîner les modèles sur la plateforme et évaluer les modèles.Semaine 4. Apprenez les MLOps avec AWS : la phase finale de la mise en production de l'apprentissage automatique. Nous aborderons des sujets tels que l'opérationnalisation d'un modèle d'apprentissage automatique, le choix entre CPU et GPU, et le déploiement et la maintenance du modèle. Semaine 5. Apprenez à travailler avec les données et l'apprentissage automatique sur une deuxième plateforme de premier plan basée sur le cloud : Azure ML.
Offrez à votre carrière le cadeau de Coursera Plus avec $160 de réduction, facturé annuellement. Économisez aujourd’hui.
Plateformes MLOps : Amazon SageMaker et Azure ML
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Instructeurs : Noah Gift
6 787 déjà inscrits
Inclus avec 
(38 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Appliquer les techniques d'analyse exploratoire des données (AED) aux problèmes de science des données et aux ensembles de données.
Construisez des solutions de modélisation de l'apprentissage automatique en utilisant les technologies AWS et Azure.
Former et déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production à l'aide de la technologie cloud.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Amazon Web Services (Amazon AWS)
- Catégorie : MLOps
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
17 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à construire des solutions d'ingénierie des données sur AWS et à les appliquer en construisant un pipeline d'ingénierie des données avec AWS Step Functions et AWS Lambda.
Inclus
16 vidéos15 lectures4 devoirs2 sujets de discussion1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous composerez des solutions d'ingénierie des données à l'aide de la technologie AWS et l'appliquerez en construisant des blocs-notes de science des données.
Inclus
7 vidéos9 lectures3 devoirs4 laboratoires non notés
Dans ce module, vous composerez des solutions de modélisation de l'apprentissage automatique à l'aide de la technologie AWS et l'appliquerez en construisant un modèle de régression linéaire qui s'exécute à l'intérieur d'un outil en ligne de commande.
Inclus
12 vidéos11 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à déployer et à opérationnaliser des solutions d'apprentissage automatique à l'aide de la technologie AWS et à l'appliquer en affinant un modèle de visage Hugging à l'aide de Sagemaker Studio Lab.
Inclus
14 vidéos12 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous découvrirez les certifications d'Apprentissage automatique des principaux fournisseurs de cloud et comment les appliquer aux MLOps. Vous découvrirez les services liés à l'Apprentissage automatique et aux tâches d'ingénierie ML comme AutoML et comment ils s'appliquent aux certifications.
Inclus
15 vidéos7 lectures3 devoirs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
DeepLearning.AI
Amazon Web Services
University of California San Diego
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 38
38 avis
- 5 stars
47,36 %
- 4 stars
13,15 %
- 3 stars
13,15 %
- 2 stars
10,52 %
- 1 star
15,78 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.