Python Essentials for MLOps (Machine Learning Operations) est un cours conçu pour fournir aux apprenants les compétences fondamentales en Python nécessaires pour réussir dans un rôle MLOps. Ce cours couvre les bases du langage de programmation Python, y compris les types de données, les fonctions, les modules et les techniques de test. Il explique également comment travailler efficacement avec des ensembles de données et d'autres tâches de science des données avec Pandas et NumPy. Grâce à une série d'exercices pratiques, les apprenants acquerront une expérience pratique de Python dans le contexte d'un flux de travail MLOps. A la fin du cours, les apprenants auront les compétences nécessaires pour écrire des scripts Python afin d'automatiser les tâches courantes de MLOps. Ce cours est idéal pour toute personne souhaitant se lancer dans le domaine du MLOps ou pour les professionnels du MLOps expérimentés qui souhaitent améliorer leurs compétences en Python.
Python Essentials for MLOps (L'essentiel de Python pour MLOps)
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Instructeurs : Noah Gift
23 882 déjà inscrits
Inclus avec 
(226 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Travailler avec la logique en Python, assigner des variables et utiliser différentes structures de données.
Écrire, exécuter et déboguer des tests en utilisant Pytest pour valider votre travail.
Interagir avec les API et les SDK pour créer des outils en ligne de commande et des API HTTP afin de résoudre et d'automatiser les problèmes d'apprentissage automatique.
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21 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser efficacement les variables, la logique et les structures de données de Python pour charger, persister et itérer sur des données. Vous appliquerez ces structures de données pour résoudre différents problèmes ainsi que pour en extraire des données.
Inclus
19 vidéos12 lectures4 devoirs2 sujets de discussion4 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à créer des fonctions, des classes et des méthodes. Celles-ci constituent la base de presque tous les programmes que vous pourriez créer avec Python. Les fonctions et les classes sont utiles pour organiser le code, augmenter la maintenabilité et la réutilisation du code.
Inclus
17 vidéos12 lectures5 devoirs5 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez les bases des tests en Python. D'un bref aperçu de la bibliothèque standard à l'utilisation d'une approche plus moderne avec Pytest, l'une des bibliothèques de test les plus populaires en Python. À la fin de ce module, vous devriez être à l'aise pour travailler avec des tests existants, créer de nouveaux tests et déboguer les échecs des tests.
Inclus
17 vidéos6 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à travailler avec des données en cours d'utilisation Pandas et NumPy. Du chargement et de la lecture d'ensembles de données provenant de différentes sources au traçage de graphiques, en passant par l'exploration de problèmes courants liés aux données. Pandas vous permettra d'effectuer des transformations et d'exporter vos données dans différents formats, et NumPy boostera votre capacité à travailler avec des données numériques.
Inclus
17 vidéos6 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous saisirez les bases de la création et de l'utilisation d'API avec Python à l'aide d'outils HTTP et en ligne de commande. Nous passerons en revue tous les détails que vous devez connaître pour créer vos propres outils en ligne de commande et API HTTP afin d'exposer des modèles d'Apprentissage automatique.
Inclus
22 vidéos8 lectures4 devoirs4 laboratoires non notés
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Alberta Machine Intelligence Institute
Microsoft
Arizona State University
Infosec
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Avis des étudiants
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Révisé le 13 sept. 2023
It is very good for those getting into the field of MLOps
Révisé le 9 juin 2023
One of the best Python courses that I had done, my background is in Data Science not in Engineering. I think that is an advance course since a vast number of concepts are well explained so quickly.
Révisé le 6 janv. 2025
Course content is good, some places gave another perspective to understand the existing approaches.
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