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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Model Optimization
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Instructeur
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Statut : Essai gratuit
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