This course teaches you how to build a fully automated machine learning pipeline using scikit-learn. You will learn to scale numeric features, encode categorical variables, train a logistic model, and optimize it using GridSearchCV. The course then guides you in packaging the workflow as a reusable module that fits real-world ML engineering and MLOps practices. Through concise videos, structured readings, two 15-minute Coach interactions, a combined 25-minute hands-on activity, and a 45-minute ungraded lab, you will practice constructing and refining an end-to-end pipeline. By the end, you will have a polished, automated workflow you can reuse, adapt, and integrate into your ML projects or production systems.
Automate ML Pipelines for Peak Performance
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Automate ML Pipelines for Peak Performance
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „ML Production Systems“
Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Workflow Management
Wichtige Details
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KĂĽrzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „ML Production Systems“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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