- Managing Machine Learning Production Systems
- Deployment Pipelines
- Model Pipelines
- Data Pipelines
- 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
Специализация Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
Become a Machine Learning expert. Productionize your machine learning knowledge and expand your production engineering capabilities.
от партнера

Чему вы научитесь
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.
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
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
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаБудет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаО специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

от партнера
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
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?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.