Course Includes:
- Price: FREE
- Enrolled: 452 students
- Language: French
- Certificate: Yes
- Difficulty: Beginner
Coupon verified 03:40 AM (updated every 10 min)
Course Folder
What You'll Learn
- Créer et déployer des modèles de machine learning en environnement de production • Développer des APIs robustes avec FastAPI pour servir des modèles ML
- "Conteneuriser vos applications ML avec Docker pour assurer portabilité et mise à léchelle"
- Implémenter des interfaces utilisateur simples pour interagir avec vos modèles ML
- Maîtriser le déploiement cloud sur Heroku et Microsoft Azure
- Mettre en place des pipelines CI/CD avec GitHub Actions
- Gérer les bonnes pratiques de test
- monitoring et logging pour applications ML
- Réaliser 3 projets complets de déploiement ML de bout en bout
Requirements
- Connaissances de base en Python (structures de données
- fonctions)
- Compréhension fondamentale des concepts de machine learning
- Familiarité avec les bibliothèques comme NumPy
- pandas
- scikit-learn (recommandé)
- "Aucune expérience préalable avec FastAPI ou Docker nest requise"
- "Aucune expérience préalable avec FastAPI ou Docker nest requise"
- Un ordinateur avec accès Internet pour installer les outils nécessaires
Description
Vous êtes data scientist ou développeur et vous savez créer des modèles d'apprentissage automatique, mais vous vous demandez comment les mettre en production efficacement? Ce cours complet est fait pour vous!
"Déploiement de Modèles ML en Production avec FastAPI et Docker" vous guide pas à pas dans l'art de transformer vos modèles ML en applications web robustes et évolutives prêtes pour un environnement de production.
Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la création de modèles ou sur les aspects techniques isolés, notre approche pratique couvre l'ensemble du cycle de déploiement ML, en combinant théorie et projets concrets.
Au fil des sections, vous allez: • Maîtriser les fondamentaux de l'apprentissage automatique orienté production • Créer et entraîner plusieurs modèles ML (prédiction de scores, classification de qualité de vin et d'espèces de fleurs) • Découvrir et implémenter des API REST avec FastAPI, l'un des frameworks Python les plus rapides et modernes • Conteneuriser vos applications avec Docker pour garantir portabilité et scalabilité • Déployer vos modèles sur des plateformes cloud (Heroku et Microsoft Azure) • Mettre en place des pipelines CI/CD professionnels avec GitHub Actions
Chaque section théorique est suivie d'un mini-projet pratique, culminant dans un projet final intégrant toutes les compétences acquises. Vous construirez une application ML de bout en bout, de la préparation des données jusqu'au déploiement en production avec monitoring.
Ce cours est à jour avec les dernières pratiques de l'industrie et vous prépare directement aux défis réels rencontrés par les équipes ML en entreprise. Rejoignez-nous pour faire passer vos compétences en déploiement ML au niveau professionnel!
Who this course is for:
- Data scientists qui souhaitent déployer leurs modèles ML en production
- Ingénieurs ML cherchant à améliorer leurs compétences en déploiement
- Développeurs Python voulant se spécialiser dans les applications de machine learning
- "Professionnels IT intéressés par lintégration de solutions ML dans leur infrastructure"
- "Étudiants en data science désireux dacquérir des compétences pratiques en MLOps"
- Toute personne souhaitant passer du prototype à la production dans les projets ML
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