Modèle versionné
Entraîner un modèle, versionner données et paramètres, et reproduire exactement un ancien résultat.
Développeur qui met l'IA en production.
Python solide, apprentissage automatique, Rust pour la donnée, le DevOps et le LLMOps, et cycle de vie du logiciel.
Intitulés de compétences repris de Coursera.
| Cours | Niveau | Durée | Note (avis) |
|---|---|---|---|
| Python Basics | Débutant | 27 h | 4,8 (18 462) |
| Python Functions, Files, and Dictionaries | Débutant | 42 h | 4,8 (5 448) |
| Data Collection and Processing with Python | Intermédiaire | 21 h | 4,7 (4 056) |
| Python Classes and Inheritance | Intermédiaire | 20 h | 4,7 (3 733) |
| Python Project: Software Engineering and Image Manipulation | Intermédiaire | 8 h | 4,2 (1 533) |
| Cours | Niveau | Durée | Note (avis) |
|---|---|---|---|
| Introduction to Machine Learning: Supervised Learning | Intermédiaire | 23 h | 4,5 (67) |
| Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning | Intermédiaire | 15 h | 4,6 (24) |
| Introduction to Deep Learning | Intermédiaire | 18 h | 4,5 (24) |
| Cours | Niveau | Durée | Note (avis) |
|---|---|---|---|
| Rust Fundamentals | Débutant | 40 h | 4,0 (255) |
| Data Engineering with Rust | Intermédiaire | 64 h | 3,5 (72) |
| Rust for DevOps | Intermédiaire | 19 h | 4,1 (19) |
| Python and Rust with Linux Command Line Tools | Intermédiaire | 21 h | 5,0 (16) |
| Rust for Large Language Model Operations (LLMOps) | Intermédiaire | 17 h | 4,3 (15) |
| Cours | Niveau | Durée | Note (avis) |
|---|---|---|---|
| Software Development Processes and Methodologies | Débutant | 21 h | 4,7 (2 135) |
| Agile Software Development | Intermédiaire | 13 h | 4,7 (7 485) |
| Lean Software Development | Débutant | 11 h | 4,6 (433) |
| Engineering Practices for Building Quality Software | Intermédiaire | 18 h | 4,5 (476) |
Ce parcours représente 398 heures, soit environ 9 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.
Entraîner un modèle, versionner données et paramètres, et reproduire exactement un ancien résultat.
Servir un modèle par une API rapide en Rust, conteneurisée avec Docker.
Détecter la dérive des données entrantes et déclencher une alerte et un réentraînement.