Machine Learning Engineer

comprendere come un Machine Learning Engineer industrializza e mantiene modelli in produzione

Scopra la professione di Machine Learning Engineer: ciclo di vita di un modello, industrializzazione, pipeline, MLOps, collaborazione con Data Scientist e Data Engineer, competenze da sviluppare e caso di messa in produzione di un modello.

Percorso di scoperta e orientamento — non costituisce una certificazione professionale.

In programma — 8 lezioni

01 Scoprire la professione

02 Comprendere le attività quotidiane

03 Comprendere l'ambiente di lavoro

04 Scoprire strumenti e tecnologie

05 Individuare le competenze necessarie

06 Seguire un caso professionale concreto

07 Costruire il proprio percorso verso questa professione

08 Laboratorio di orientamento

Machine Learning Engineer

9,90 €

IVA esclusa · 80 crediti inclusi

Il suo percorso di competenze

I corsi Mandragore consigliati per sviluppare le competenze utili a questa professione.

🎯 Essenziale

Python

Il linguaggio centrale per costruire e addestrare modelli di ML.

SQL

Indispensabile per estrarre e preparare i dati di addestramento.

Machine Learning

Il percorso tecnico centrale della professione di Machine Learning Engineer.

🧩 Consigliato

ChatGPT

Accelera la sperimentazione e la documentazione dei modelli.

Power BI

Utile per presentare le prestazioni dei modelli ai team di business.

Cloud Fundamentals

L'addestramento e la distribuzione dei modelli avvengono per lo più nel Cloud.

Data Modeling & Pipelines

Struttura le pipeline di dati che alimentano i modelli in produzione.

➕ Complementare

Excel

Pratico per l'esplorazione rapida di piccoli set di dati.