MLOps 第二课上线啦！

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《生产系统中的机器学习工程 (MLOps) 专业课程》第二课——生产系统中的机器学习数据生命周期 (Machine Learning Data Lifecycle in Production) 已于 2022 年 1 月 1 日正式上线啦！

大家是否已经学完 MLOps 的第一课《介绍生产系统中的机器学习》了呢？

第二课《生产系统中的机器学习数据生命周期》内容更加丰富实用！您将通过收集、清理、验证数据集和评估数据质量来构建数据管道；使用 TensorFlow Extended 实现特征工程、转换和选择，并从数据中获得最大的预测能力；通过利用数据沿袭和来源元数据工具建立数据生命周期，并使用企业数据模式跟踪数据发展。

Robert Crowe

该课程由来自 Google 的 TensorFlow Extended (TFX) 倡导者 Robert Crowe 主讲。

主要内容有：

第一章：收集、标记和验证数据（学习时间约 7 小时）

第二章：特征工程、转换和选择（学习时间约 7 小时）

第三章：数据旅程和数据存储（学习时间约 5 小时）

第四章：高级数据标记方法，数据增强和预处理不同的数据类型（学习时间约 3 小时）

您还可以通过下方视频进一步了解本课内容。

想在 MLOps 的实践和应用方面更上一层楼吗？第二课不容错过！所有课程内容均可免费观看，欢迎大家登录 deeplearningai.net 进行学习。

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