Sistem Informasi Manajemen (SIM) Sistem Informasi Perencanaan dan Pelaksanaan (SIPP)

Memindahkan model machine learning dari notebook prototipe ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan adalah salah satu tantangan paling kritis dalam rekayasa perangkat lunak modern. Kursus ini menjembatani kesenjangan antara teori ilmu data dan praktik rekayasa perangkat lunak. Anda akan belajar bagaimana merancang, menerapkan, memonitor, dan skala model machine learning di lingkungan produksi. Dengan memahami desain sistem dasar dan prinsip-prinsip MLOps modern, Anda akan mendapatkan keterampilan untuk membangun pipa yang tahan lama yang memberikan nilai bisnis dunia nyata. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip dasar MLOps, arsitektur sistem, dan manajemen siklus hidup. - Deploy model machine learning sebagai API skalabel menggunakan alat containerization. - Konfigurasi pipa otomatis untuk menangani pengujian model, validasi, dan pengiriman. - Memantau kinerja model dalam produksi dan mendeteksi data atau konsep drift. - Mengoptimalkan model inferensi latensi dan penggunaan sumber daya untuk skala biaya-efektif. Perjalanan dimulai dengan konsep inti dari desain sistem ML sebelum bergerak langkah demi langkah melalui kontenerisasi, pipa otomatis, dan strategi pemantauan terus-menerus. Melalui penjelasan teks yang jelas dan cetak biru kode yang terstruktur, Anda akan membangun fondasi yang kuat dalam rekayasa produksi. Kursus ini dirancang untuk insinyur ML bercita-cita, pengembang perangkat lunak, dan ilmuwan data yang ingin bertransisi ke peran produksi. Tidak ada pengalaman DevOps sebelumnya yang diperlukan, meskipun keakraban dasar dengan Python berguna. Mulai membaca hari ini untuk mengubah model Anda menjadi sistem yang kuat, siap produksi.