概念
课程目标与结构
了解本课程的目标、结构、优势以及面向的受众。
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课程目标
课程结构
简介
入门准备
构建机器学习流水线
有向无环图（DAGs）
机器学习库
流水线课程
扩展流水线功能
测试
部署
其他注意事项
总结
附录
最终评估
课程收益
| 主题 | 说明 |
|---|---|
| 工业界的数据科学 | 了解工业界如何开展数据科学工作，对于获得并胜任初级数据科学家岗位至关重要。 |
| 机器学习训练流水线 | 理解和构建机器学习训练流水线的能力，是实现大规模建模与部署的关键。 |
| 模型部署 | 掌握如何将数据处理代码封装用于推理，可确保模型及时部署，并减少训练与测试之间的偏差。 |
| 软件工程 | 你需要具备为机器学习建模和部署编写代码的能力，因此学习软件工程的最佳实践非常重要。 |
| 高级Python特性 | 掌握高级Python特性有助于编写结构良好、设计合理的代码。 |
| Python库 | 熟悉本课程中介绍的Python库，不仅对机器学习，对各类软件开发都具有实用价值。 |