Produktionsfähiges maschinelles Lernen
In dieser praxisorientierten 3-tägigen Schulung erwirbst Du die notwendigen Fähigkeiten, um Deine Machine-Learning-Modelle in die Produktion zu überführen. Wir zeigen Dir, wie Du den Weg vom Notebook zum Paket beschreitest. Du lernst bewährte Verfahren für die Verwaltung Deines Codes kennen, einschliesslich fortgeschrittener Python-Funktionen, die Daten- und Machine-Learning-Ingenieuren dabei helfen, sicherzustellen, dass ihr Code lesbar, wartbar und skalierbar ist.
Hast Du Fragen?
Andrea will gladly help you further with training solutions for your organization.
Andrea Andreitchouk
Academy Operations Manager
Was wirst Du lernen?
Nach der Schulung wirst Du in der Lage sein:
Verstehe, was es bedeutet, wenn ein Projekt produktionsreif ist
Schreibe robusten Python-Code, der sich leicht erweitern, debuggen, überwachen und testen lässt
Strukturiere Deine Machine-Learning-Projekte mit Poetry als hochwertige Python-Pakete, die sich leicht teilen, gemeinsam bearbeiten und bereitstellen lassen
Stelle Deine Modelle über APIs und CLIs bereit
Programm
Diese Schulung verbindet theoretische Erläuterungen, praktische Übungen und ein Abschlussprojekt, die die wichtigsten Aspekte produktionsreifer Anwendungen behandeln. Wenn Du an dieser Schulung teilnimmst, lernst Du in einem sehr interaktiven Umfeld die modernsten Ansätze und bewährten Verfahren kennen, um Machine-Learning-Code auf robuste, sichere, skalierbare und wartungsfreundliche Weise zu entwickeln.
- Was versteht man unter produktionsreifem Code?
- Bewährte Verfahren zur Code-Organisation: Der Übergang von Jupyter-Notebooks zur Nutzung und Entwicklung von Paketen mit Poetry
- Verfassen von hochwertigem Code und Implementieren automatischer Qualitätsprüfungen mit ruff, mypy und pre-commit
- Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python
Diese Schulung ist genau das Richtige für Dich, wenn:
Du möchtest wissen, wie Sie Code aus Notebooks in ausgereifte Python-Pakete umgestalten können
Du möchtest die Qualität Deines Codes verbessern und aktuelle Tools nach Industriestandard einsetzen
Du möchtest bei Projekten besser mit Deinen Kollegen zusammenarbeiten
Du bist Datenwissenschaftler, Analyst oder Ingenieur und verbringst Deine Arbeitszeit damit, Python-basierte Lösungen zu entwickeln
Diese Schulung ist nicht das Richtige für Dich, wenn:
Du verfügest nicht über die erforderlichen Python-Grundkenntnisse (siehe Dir stattdessen unseren Kurs „Python für die Datenanalyse “ an)
Du hast Git noch nie verwendet oder Du hast noch nie zuvor eine Shell/ein Terminal benutzt.
Du möchtest Deine Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen vertiefen (siehe Dir die Schulungen „Certified Data Science with Python“ oder „Advanced Data Science with Python “ an)
Du möchtest Dich eingehend mit Datenpipelines oder der Bereitstellung in bestimmten Cloud-Umgebungen befassen (siehe Dir auch die Schulungen zu ML-Systemdesign oder MLOps an)
