课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke
在当今快速发展的技术时代，机器学习已经成为现代企业的核心竞争力之一。但仅仅掌握机器学习技术是不够的，如何将其应用于生产环境，在云平台上进行操作和管理显得尤为重要。不妨来了解一下Coursera上的一门热门课程——《MLOps: Amazon SageMaker 和 Azure ML》。
该课程旨在教授构建、训练和部署机器学习解决方案所需的技能，特别是在Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure这两个领先的云平台上。本课程十分适合那些希望进一步提升自己在数据科学、软件工程或软件开发领域的学生及专业人士，同时也是准备AWS或Azure机器学习认证的极好资源。
### 课程大纲
课程内容丰富，以下是主要模块：
1. **使用AWS技术进行数据工程**
本周将学习如何在AWS上构建数据工程解决方案，并通过构建AWS Step Functions和AWS Lambda的数据工程管道来应用这些知识。
2. **使用AWS技术进行探索性数据分析**
本周将组合数据工程解决方案，并通过构建数据科学笔记本进行实践。
3. **使用AWS技术进行建模**
学习如何使用AWS技术构建机器学习建模解决方案，并在命令行工具中构建一个线性回归模型。
4. **使用AWS技术进行MLOps**
学习如何部署和操作机器学习解决方案，并通过在Sagemaker Studio Lab中微调Hugging Face模型进行应用。
5. **机器学习认证**
了解主要云服务商的机器学习认证，以及如何将其应用于MLOps。本周还将探讨与机器学习及ML工程任务相关的服务，如AutoML。
### 评审
本课程通过实际操作和项目实践，帮助学员深入理解MLOps的概念以及如何在AWS环境中应用。每个模块的设计都注重理论与实践相结合，使学员能够在学习的过程中得到真正的技能提升。
总体而言，无论您是希望进入数据科学领域的新手，还是有经验的开发者，这门课程都能够提供有价值的知识和技能，帮助您在MLOps的道路上迈出坚实的一步。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke