Da zero a produzione: MLOps su Google Cloud Platform
James Kovac
Corso online di produzione – guida pratica passo passo
Da zero a produzione: MLOps su Google Cloud Platform
Corso pratico con esercizi
Automatizzerai pipeline ML complete su GCP con monitoring e retraining continuo. Il percorso è pensato per chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato. Un capitolo intero è dedicato a bug e configurazioni sbagliate, così sai cosa controllare prima che diventi un problema. Puoi iniziare con l'anteprima gratuita e sbloccare il resto, insieme a tutto il catalogo, a 11,99 € al mese.
Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.
Cosa imparerai
- Conoscere i principi chiave di produzione
- Preparare e usare correttamente l'ambiente di lavoro e gli strumenti
- Applicare un metodo passo per passo ottenendo risultati ripetibili
- Riconoscere ed evitare bug e configurazioni sbagliate
- Mettere in pratica tutto il percorso in un piccolo progetto completo da mettere in portfolio
Questo corso è adatto a chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato.
Indice del corso
10 capitoli · 55 pagine · 6h di studio
- 01
Produzione: le basi da cui partire
Il vocabolario minimo e i concetti su cui si regge tutto il resto del corso.
- 02
Strumenti e preparazione: produzione
Come predisporre l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di iniziare a lavorare.
- 03
Concetti chiave: produzione
Le idee centrali della materia, ciascuna con un esempio svolto.
Questo manuale è pronto per essere sbloccato
Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.
- 04
La prima applicazione pratica
Dalla teoria all'azione con script, configurazioni e progetti funzionanti.
- 05
Tecniche e varianti
Varianti e accorgimenti per passare da un lavoro improvvisato a uno curato.
- 06
Cosa può andare storto: produzione
I problemi più frequenti (bug e configurazioni sbagliate) e le soluzioni più efficaci.
- 07
Casi pratici commentati: produzione
Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.
- 08
Ottimizzare e perfezionare
Come rendere il lavoro più rapido, preciso e affidabile.
- 09
Dalla pratica all'abitudine: produzione
Come integrare la pratica nella tua settimana senza fatica.
- 10
Mettere tutto insieme: produzione
Riepilogo del corso ed esercitazione conclusiva: un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.
Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Intelligenza Artificiale con il percorso consigliato.
Domande sul corso
Serve esperienza per iniziare il corso di produzione?
Il livello indicato è «Intermedio»: il corso è adatto a chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato.
Il corso di produzione include esercizi pratici?
Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.
Posso leggere il corso di produzione da smartphone?
Sì, il corso di produzione si legge dal browser su computer, tablet e smartphone e ti riporta sempre alla pagina in cui eri rimasto.
Corsi correlati
Recensioni
5(9)Da zero a produzione: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. Promosso.
Sull'argomento avevo letto di tutto online, ma con da zero a produzione finalmente c'è un ordine logico. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Consigliato.
mi interessava soprattutto pipeline ml complete su gcp e non sono rimasto deluso. le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato.
Cercavo un corso serio di questo tipo e "Da zero a produzione" è stato perfetto.
i quiz alla fine di ogni lezione sono utilissimi per capire se hai capito davvero. ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero.
Prima di "Da zero a produzione" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare. Grazie!
Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per pipeline ML complete su GCP. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Ne inizio subito un altro.
ho preso "da zero a produzione: mlops su google cloud platform" quasi per curiosità e invece mi è servito subito. 5 stelle meritate.
La parte su pipeline ML complete su GCP è spiegata benissimo, con esempi veri.