Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Python Essentials for MLOps’ 강좌에 대해 자세히 리뷰해보고자 합니다. 이 과정은 MLOps(기계 학습 운영) 역할에서 성공하는 데 필요한 기본적인 Python 기술을 배우기에 적합한 과정입니다.
**강좌 개요**
이 과정은 Python 프로그래밍 언어의 기초를 다루며, 데이터 유형, 함수, 모듈 및 테스트 기술을 포함하고 있습니다. 또한 Pandas 및 NumPy를 활용하여 데이터 세트와 또 다른 데이터 과학 작업을 효과적으로 처리하는 방법을 배울 수 있습니다. 실습 위주의 구성으로 되어 있어, 예제들을 통해 실질적인 경험을 쌓을 수 있습니다.
**강좌 내용 요약**
1. **Python 소개**
첫 번째 주에서는 변수를 효과적으로 사용하고, 논리 및 Python의 데이터 구조를 로드, 저장 및 반복하는 방법을 배웁니다. 다양한 문제를 해결하기 위해 이러한 데이터 구조를 적용하게 됩니다.
2. **Python 함수 및 클래스**
두 번째 주에서는 함수, 클래스 및 메서드를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 이는 Python으로 작성할 프로그램의 기초가 되며, 코드의 조직화와 재사용성을 높이는 데 유용합니다.
3. **Python에서의 테스트**
세 번째 주에서는 Python 테스트의 기본을 배웁니다. 표준 라이브러리에 대한 간략한 소개부터 가장 인기 있는 테스트 라이브러리인 Pytest를 사용하는 현대적인 접근 방식까지 아우릅니다.
4. **Pandas와 NumPy 소개**
네 번째 주에는 데이터 세트를 로드하고 읽는 방법부터 시작하여, 그래프를 그리거나 데이터의 일반적인 문제를 탐구하는 방법까지 배울 수 있습니다. 데이터의 변환 및 다양한 형식으로 내보내는 작업이 가능해집니다.
5. **MLOps를 위한 응용 Python**
마지막 주에서는 Python을 사용하여 HTTP 및 커맨드라인 도구를 통해 API를 생성하고 사용하는 기본 개념을 배웁니다. 기계 학습 모델을 노출하기 위한 커맨드라인 도구와 HTTP API를 만드는 세부 사항을 익히게 됩니다.
**추천 이유**
이 강좌는 Python에 대한 기초부터 MLOps의 실제 적용까지 폭 넓은 내용을 담고 있어서 매우 유용합니다. 실습 위주의 학습 방식이 돋보이며, 초보자뿐만 아니라 중급자도 재정비할 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다. 특히, MLOps에 관심 있는 데이터 과학자와 엔지니어에게 강력히 추천합니다.
Coursera의 ‘Python Essentials for MLOps’ 강좌를 통해 여러분의 Python 실력을 한 단계 끌어올리고, 보다 전문적인 MLOps 역할을 수행하는 데 필요한 기초를 다지시기를 바랍니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke