在线课程 – 杜克大学机器学习操作专业认证

成为机器学习工程师。使用 MLOps 升级您的编程技能。

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在线课程 - 杜克大学机器学习操作专业认证

Professional Certificate

高深

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Microsoft 专区
  • 庞大的数据
  • 数据分析
  • Python 编程
  • 吉塔布
  • 机器学习
  • 云计算
  • 数据管理
  • 开发
  • Amazon 服务 （AWS）
  • Rust 编程
  • MLOps

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学
  • 机器学习工程
  • 云 ML 解决方案架构师
  • 人工智能 （AI） 产品管理

专业化 – 由 4 部分组成的课程系列

这个投资丰富的课程系列适合具有编程知识的人，例如开发人员、数据科学家和研究人员。您将获得重要的 MLOps 技能，包括使用 Python 和 Rust、利用 GitHub Copilot 提高生产力，以及使用 Amazon SageMaker、Azure ML 和 MLflow 等平台。您还将了解如何使用 Hugging Face 微调大型语言模型 （LLM），并将学习如何以 ONNX 格式部署可靠且高效的集成二进制模型，这将为您在新兴的 MLOps 领域取得成功做好准备。

就业前景

通过这一系列课程，您将开始获得各种职业道路的技能：

  • 数据科学 – 分析和理解复杂的数据集，开发机器学习模型，实施数据管理，并促进数据驱动的决策。
  • 机器学习工程 – 设计、构建和部署机器学习模型和系统，以解决现实中的问题。
  • 云 ML 解决方案架构师 – 利用 AWS 和 Azure 等云平台灵活且经济高效地设计和管理 ML 解决方案。
  • 人工智能 （AI） 产品管理 — 弥合业务、工程和数据科学团队之间的差距，以提供有意义的 AI/ML 产品。

实践学习项目

通过动手练习和 Github 平台探索和练习您的 MLOps 技能。

  • 在 Python 中构建脚本以自动执行数据处理并为机器学习模型生成特征。
  • 使用基于 AI 的配对编程和 GitHub Copilot 从现实中开发 ML/AI 解决方案，展示您与 AI 协作的能力。
  • 创建 Web 应用程序和命令行工具，以使用 Gradio、Hugging Face 和 Click Framework 与机器学习模型进行交互。
  • 使用 Rust 实施 GPU 加速的机器学习任务，以提高性能和效率。
  • 在 Amazon SageMaker 和 Azure ML 上训练、优化和部署机器学习模型，以实现基于云的 MLOps。
  • 使用 MLflow、项目管理、建模和系统功能跟踪完成 MLOps 管道设计。
  • 使用 ONNX 格式和 Hugging Face 调整和部署大型语言模型 （LLM） 和蜂鸣模型。创建交互式演示以有效地展示您的工作和进度。

Details of the courses that make up the specialization

面向 MLOps 专家的 Python 课程

课程 1

  • 43 小时
  • 4.2 （188 评价）
课程详情
学习内容
  • 在 Python 中使用逻辑，分配变量，并使用不同的数据结构。
  • 使用 Pytest 编写、运行和调试测试以验证您的工作。
  • 与 API 和 SDK 交互以构建命令行工具和 HTTP API，以排查和自动化机器学习问题。
您将获得的技能
  • 类别： Python 编程
  • 类别： 信息工程
  • 类别： 机器学习
  • 类别： 测试自动化
  • 类别： MLOps

课程 2

  • 44 小时
  • 4.2 （115 评价）
课程详情
学习内容
  • 使用 DevOps、DataOps 和 MLOps 构建管道。
  • 解释 MLOps 的原则和实践原则（例如，数据管理、训练和模型开发、持续集成和交付等）。
  • 使用 MLOps 工具和平台在制造环境中构建和启动机器学习模型。
您将获得的技能
  • 类别： Python 库
  • 类别： 大数据
  • 类别： 机器学习
  • 类别： DevOps
  • 类别： Rust 编程

MLOps 平台：Amazon SageMaker 和 Azure ML

课程 3

  • 30 小时
  • 3.7 （37 评价）
课程详情
学习内容
  • 将探索性数据分析 （EDA） 技术应用于数据科学和数据库问题。
  • 使用 AWS 和 Azure 技术构建机器学习模型解决方案。
  • 使用云技术在制造环境中训练和启动机器学习解决方案。
您将获得的技能
  • 类别： Microsoft Azure
  • 类别： Python 编程
  • 类别： 机器学习
  • 类别： Amazon Web Services （Amazon AWS）
  • 类别： MLOps

MLOps 工具：MLflow 和 Hugging Face

课程 4

  • 25 小时
  • 3.8 （31 评价）
课程详情
学习内容
  • 在 MLflow 中创建新项目以创建和注册模型。
  • 利用 Hugging Face 模型和数据库构建 API。
  • 通过自动化将 Hugging Face 捆绑并发布到云中。
您将获得的技能
  • 类别： 模型
  • 类别： 信息工程
  • 类别： 云计算
  • 类别： 抱脸
  • 类别： 机器学习软件

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