Adattudomány és Mérnöki Tanfolyam
Ez a tanfolyam a valós ajánlórendszerek mesterévé tesz. Megtanulod a jellemzőmérnökséget, modellválasztást, skálázható pipeineket, telepítést és monitorozást, hogy magas hatású, éles környezetre kész gépi tanulást fejlessz modern technológiai termékekhez. A kurzus gyakorlati tudást ad a teljes ML életciklusra, adatfeldolgozástól a produkciós üzembe helyezésig.

4-től 360 óráig rugalmas óraszám
érvényes tanúsítvány az Ön országában
Mit fogok tanulni?
Ismerd meg a ajánlórendszerek teljes életciklusát ezen a gyakorlati adattudományi és mérnöki tanfolyamon. Tanuld meg az interakciós naplók feltárását, robusztus jellemző-pipeinek tervezését, a megfelelő modellek és metrikák kiválasztását, valamint megbízható kísérletek futtatását. Építs skálázható telepítési, monitorozási és riasztási munkafolyamatokat, miközben erős adatvédelmi, biztonsági és dokumentációs gyakorlatokat alkalmazol a mérhető termékhatás gyors eléréséhez.
Az Elevify előnyei
Készségek fejlesztése
- Éles környezetű ajánló jellemzők: gyors tervezés, validálás és szivárgásmegelőzés.
- Rangsorolási modellválasztás: AUC, precision@k, NDCG kiválasztása, finomhangolása és értékelése.
- Skálázható ML pipeinek: jellemzőtárak, ETL és valós idejű kiszolgáló folyamatok építése.
- MLOps ajánlórendszerekhez: biztonságos telepítés, drift monitorozás, A/B tesztelés és automatikus visszavétel.
- Üzleti szemléletű problémakeretezés: elköteleződési célok mérhető ML-célokká alakítása.
Javasolt összefoglaló
A kezdés előtt módosíthatja a fejezeteket és a tanulmányi óraszámot. Válassza ki, melyik fejezettel kezd. Adjon hozzá vagy távolítson el fejezeteket. Növelje vagy csökkentse a kurzus óraszámát.Mit mondanak a diákjaink
GYIK
Ki az Elevify? Hogyan működik?
A tanfolyamokhoz jár tanúsítvány?
Ingyenesek a tanfolyamok?
Mekkora a tanfolyamok óraszáma?
Milyenek a tanfolyamok?
Hogyan működnek a tanfolyamok?
Mennyi ideig tartanak a tanfolyamok?
Mennyibe kerülnek a tanfolyamok?
Mi az az E-learning vagy online tanfolyam, és hogyan működik?
PDF tanfolyam