- Managing Machine Learning Production Systems
- Deployment Pipelines
- Model Pipelines
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- Machine Learning Engineering for Production
- Human-level Performance (HLP)
- Concept Drift
- Model baseline
- Project Scoping and Design
- ML Deployment Challenges
- ML Metadata
- Convolutional Neural Network
Programa de cursos integrados Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
Become a Machine Learning expert. Productionize your machine learning knowledge and expand your production engineering capabilities.
oferecido por

O que você vai aprender
Design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment requirements.
Establish a model baseline, address concept drift, and prototype how to develop, deploy, and continuously improve a productionized ML application.
Build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets. Establish data lifecycle by using data lineage and provenance metadata tools.
Apply best practices and progressive delivery techniques to maintain and monitor a continuously operating production system.
Habilidades que você terá
Sobre este Programa de cursos integrados
Projeto de Aprendizagem Aplicada
By the end, you'll be ready to
• Design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment requirements
• Establish a model baseline, address concept drift, and prototype how to develop, deploy, and continuously improve a productionized ML application
• Build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets
• Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended
• Establish data lifecycle by leveraging data lineage and provenance metadata tools and follow data evolution with enterprise data schemas
• Apply techniques to manage modeling resources and best serve offline/online inference requests
• Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks
• Deliver deployment pipelines for model serving that require different infrastructures
• Apply best practices and progressive delivery techniques to maintain a continuously operating production system
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Experimente o Coursera for BusinessSua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?
Experimente o Coursera for BusinessComo funciona o programa de cursos integrados
Fazer cursos
Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.
Projeto prático
Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.
Obtenha um certificado
Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

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Perguntas Frequentes – FAQ
Qual é a política de reembolso?
Posso me inscrever em um único curso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso fazer o curso gratuitamente?
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
What is machine learning engineering for production? Why is it relevant?
What is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization about?
What will I be able to do after completing the Machine Learning Engineering in Production (MLOps) Specialization?
What background knowledge is necessary for the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
Who is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization for?
How long does it take to complete the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
Who is the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization by?
Is this a standalone course or a Specialization?
Do I need to take the courses in a specific order?
Can I apply for financial aid?
Can I audit the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization?
How do I get a receipt to get this reimbursed by my employer?
I want to purchase this Specialization for my employees. How can I do that?
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
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