课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
作为机器学习工程专业化课程中的第二部分，《机器学习数据生命周期在生产环境中》为学员提供了构建高效、可靠数据管道的实用指南。课程系统介绍了从数据收集、清洗、验证，到特征工程、数据转化，以及数据生命周期管理的完整流程，帮助学员理解在实际生产环境中如何优化数据处理流程，提升模型性能和数据管理能力。课程涵盖了使用TensorFlow Extended（TFX）进行数据准备与验证，解决数据不平衡问题，利用数据血缘和元数据工具追踪数据的演变，确保模型在持续变化的数据环境中保持准确性。无论你是数据科学家还是ML工程师，这门课程都值得一试，助你在实际项目中游刃有余。强烈推荐给希望提升数据处理与管理能力的职业人士！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
在现代人工智能应用中，数据的质量与管理至关重要。Coursera提供的《Machine Learning Data Lifecycle in Production》课程，全面介绍了机器学习在生产环境中的数据生命周期管理，特别适合希望将机器学习模型有效落地的工程师和数据科学家。课程由四个部分组成，涵盖了数据采集、标注、验证，特征工程，数据存储及其演变，帮助学员掌握从数据准备到维护的完整流程。
课程亮点在于结合TensorFlow Extended（TFX）工具，实际操作丰富，能够让学员学会如何构建高质量的数据管道，优化模型性能。此外，课程还讲解了数据血缘关系和元数据管理，让你对数据的演变一目了然。这不仅提升了数据的可信度，也为模型的持续优化提供了保障。
我个人强烈推荐这门课程，特别是对于希望提升生产环境中机器学习系统稳定性和效率的专业人士。无论你是数据工程师、数据科学家还是AI开发者，都能从中获得实用的技能和宝贵的经验。学习完毕后，你将具备管理完整数据生命周期的能力，为你的AI项目增添强大竞争力。
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
课程链接: https://www.coursera.org/learn/ml-pipelines-google-cloud
Machine Learning的实际应用离不开高效、稳定的Pipeline设计与管理。近期我参加了Coursera平台上的《ML Pipelines on Google Cloud》课程，收获颇丰。该课程由Google Cloud的ML工程师和培训师授课，内容涵盖了从TensorFlow Extended (TFX)基础到高级的Pipeline自动化与管理。课程结构合理，逐步引导学员掌握Pipeline组件、编排、定制化开发以及持续集成/持续部署（CI/CD）等关键技能。特别是关于TensorFlow Extended的详细讲解，让我对工业级的机器学习平台有了更深入的理解。此外，课程还涵盖了使用KubeFlow、AI Platform Pipelines、Cloud Composer和MLflow等工具进行持续训练和模型管理，为实际工作提供了极大的帮助。无论你是数据科学家还是ML工程师，这门课程都值得一试，帮助你构建高效、可维护的ML生产流水线，提升工作效率与模型质量。强烈推荐给希望在云端打造端到端ML解决方案的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/ml-pipelines-google-cloud