Implementazione di Modelli di Data Science e Cloud Computing su GCP

Il passaggio di un modello di data science da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile è uno dei passaggi più critici in qualsiasi progetto di AI moderno. Questo corso fornisce un percorso chiaro e passo-passo per comprendere come l'infrastruttura cloud supporta i modelli di machine learning nel mondo reale. Passerete dalla scrittura di codice locale all'implementazione di API di machine learning scalabili, sicure e monitorate su GCP, acquisendo la fiducia necessaria per gestire le risorse cloud e implementare moderni flussi di lavoro di deployment. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del cloud computing e l'architettura GCP per la data science. - Impacchettare modelli di machine learning utilizzando moderni strumenti di containerizzazione come Docker. - Implementare modelli come API web utilizzando servizi cloud scalabili. - Implementare pipeline MLOps di base per il deployment e il versioning automatico dei modelli. - Monitorare le prestazioni dei modelli e gestire le previsioni in ambienti real-time e batch. Il corso inizia con la terminologia essenziale, i fondamenti del cloud e i concetti di impacchettamento dei modelli prima di guidarti attraverso scenari di deployment pratici e strategie di monitoraggio continuo. Leggerai spiegazioni strutturate, analizzerai pattern architetturali e svolgerai esercizi di deployment scritti passo-passo. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e analisti che desiderano entrare nel deployment cloud, senza alcuna esperienza cloud precedente richiesta. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra la teoria della data science e la produzione cloud.