课程主页: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke
在如今数据驱动的时代，机器学习的应用越来越普及，而 MLOps（机器学习运维）则成为了确保机器学习模型高效部署和运维的关键。Coursera 上的 “DevOps, DataOps, MLOps” 课程，正是为希望掌握这些技能的专业人士量身打造。
课程概要：
该课程的目标是教授学员如何使用机器学习运维的技能来解决实际问题。课程内容涵盖人工智能（AI）配对编程、利用 GitHub Copilot 等技术构建机器学习和 AI 应用的端到端解决方案。适合那些希望投身数据科学、软件工程、开发或者数据分析等相关领域的学员。
### 课程大纲：
**第1周：MLOps 介绍**
学习 MLOps 的基础技能，构建机器学习解决方案，并通过 Python 构建微服务。
**第2周：基础数学和数据科学**
掌握 MLOps 所需的基础数学和数据科学技能，并实现模拟。
**第3周：运维管道：DevOps, DataOps, MLOps**
学习构建运维管道，并应用于 Hugging Face 预训练模型的解决方案。
**第4周：端到端 MLOps 和 AIOps**
构建端到端的 MLOps 和 AIOps 解决方案，并利用 OpenAI 的预训练模型，借助 GitHub Copilot 等 AI 配对编程工具。
**第5周：MLOps 的 Rust 语言实践过渡**
学习如何从 Python 切换到 Rust，掌握 CLI、Web、MLOps 解决方案的各种应用，以及 AWS、GCP 和 Azure 的云计算解决方案。
通过这一周的学习，您将对 Rust 的关键语法和特性有深刻理解，并能利用 Rust 实现 GPU 加速的机器学习任务。
### 总结：
这一课程不仅让学员掌握 MLOps 的核心技能，还结合当前流行的编程语言和工具，确保学员能够在真实的工作环境中应用这些知识。如果您有志于成为数据科学家、软件工程师或 ML 开发者，这门课程无疑是一个宝贵的学习机会。
### 适用人群：
本课程适合所有希望深入了解 MLOps 及其应用的专业人员，特别是数据科学家、软件工程师和数据分析师等。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke