Cette série de cours complète est parfaite pour les personnes ayant des connaissances en programmation, telles que les développeurs de logiciels, les scientifiques des données et les chercheurs. Vous acquerrez des compétences MLOps essentielles, y compris l'utilisation de Python et Rust, l'utilisation de GitHub Copilot pour améliorer la productivité, et l'exploitation de plates-formes telles que Amazon SageMaker, Azure ML, et MLflow. Vous apprendrez également à affiner les grands modèles de langage (LLM) à l'aide de Hugging Face et à comprendre le déploiement de modèles binaires intégrés durables et efficaces au format ONNX, ce qui vous permettra de réussir dans le domaine en constante évolution des MLOps
Grâce à cette série, vous commencerez à acquérir des compétences qui vous permettront d'accéder à diverses carrières :
1. Science des données - Analyser et interpréter des ensembles de données complexes, développer des modèles ML, mettre en œuvre la gestion des données et favoriser la prise de décision fondée sur les données.
2. Ingénierie de l'apprentissage automatique - Concevoir, construire et déployer des modèles et des systèmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets.
3. Architecte de solutions ML en nuage - Exploiter les plateformes en nuage comme AWS et Azure pour architecturer et gérer des solutions ML de manière évolutive et rentable.
4. Gestion des produits d'intelligence artificielle (IA) - Combler le fossé entre les équipes commerciales, d'ingénierie et de science des données afin de fournir des produits d'IA/ML percutants.
