课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke
在当今数据驱动的世界里，能够有效地构建、训练和部署机器学习（ML）解决方案至关重要。而Coursera上的“MLOps平台：Amazon SageMaker和Azure ML”课程正是来帮助我们达到这个目标的。
### 课程概述
本课程专注于机器学习操作（MLOps），涵盖两个领先的云平台：亚马逊网络服务（AWS）和微软Azure。无论你是数据科学家、软件工程师，还是希望在这一领域寻求职业机会的人，这门课程都注定会成为你的宝贵资源。同时，如果正在考虑获取AWS或Azure的数据科学相关认证，这门课程也将打下良好的基础。
### 课程大纲
- **AWS技术的数据工程**：本周你将学习用AWS构建数据工程解决方案，包括如何用AWS Step Functions和AWS Lambda构建数据工程管道。
- **AWS技术的探索性数据分析**：这周的重点在于利用AWS技术组合数据工程解决方案，包括如何开发数据科学笔记本。
- **AWS技术的建模**：在这一周，你将探索如何用AWS技术构建机器学习模型解决方案，仿真运行的例如线性回归模型。
- **AWS技术的MLOps**：你将学习如何使用AWS技术去部署和运营机器学习解决方案，同时将针对Hugging Face模型的调优方面进行深度实践，例如利用SageMaker Studio Lab。
- **机器学习相关认证**：最后一周课程涵盖主要云服务提供商的机器学习认证，讨论其与ML以及MLOps的关系。
### 总结
这门课程非常适合希望了解现代MLOps方法论，建设有效机器学习操作和流程的学习者。学完后你不仅会掌握Essential工具和概念，还能将所学应用于实际项目中。作为一名学习者，这使我对保险与制药等行业的MLOps中介enciamento智慧有了更深入的理解。
我非常推荐这门课程，尤其是对正在为职业生涯做准备的同学们。在结束课程后，你会感觉自己能从容应对未来浮现的挑战。
### 结语
正确利用好这些云平台能够大幅度提高业务的反应能力及竞争力，因此不断充实自己的技能非常必要。如果你对机器学习感兴趣，如何维护更张的MLOps能力，那么一定不要错过这一课程。 мой золотая сова — рейтингnych electronых инструментов современной правописания。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke