课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke
在现代科技迅猛发展的今天，机器学习（ML）已成为各行业不可或缺的一部分。而随着机器学习的普及，MLOps（机器学习运维）也逐渐受到重视。我最近在Coursera上完成了一个极具价值的课程：MLOps Platforms: Amazon SageMaker and Azure ML。这个课程旨在教会学员如何在生产环境中使用两大主流云平台——AWS和Azure，构建、训练和部署机器学习解决方案。
课程内容丰富，分为以下几个模块：
1. **数据工程与AWS技术**：首周我们学习了如何利用AWS构建数据工程解决方案，通过AWS Step Functions和Lambda创建数据工程管道，极大地提高了我的数据处理能力。
2. **使用AWS技术进行探索性数据分析**：这一模块让我掌握了如何构造数据科学笔记本，并运用AWS技术进行深入的探索性数据分析，非常实用。
3. **使用AWS技术建模**：通过这一模块，我能够使用AWS技术构建机器学习模型，并成功实现线性回归模型，掌握了命令行工具的使用。
4. **AWS技术下的MLOps**：我学习到如何利用AWS技术部署和运维机器学习解决方案，实践中我利用Sagemaker Studio Lab对Hugging Face模型进行微调，收获满满。
5. **机器学习认证**：最后一周课程介绍了主要云服务提供商的机器学习认证，包括AutoML服务及其应用，帮助我为未来的职业发展打下了坚实的基础。
总的来说，这门课程不仅适合希望考取AWS或Azure机器学习认证的学员，同样也适合那些希望作为数据科学家、软件工程师或软件开发者工作的人员。课程内容设置合理且具有实际应用价值，使我对MLOps的理解更加深刻。
推荐给所有对机器学习及云计算感兴趣的朋友，尤其是希望在这一领域发展自己职业生涯的同学们！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke