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20 students
【2025年版】DVCで実現するMLOps実践ガイド【python, DVC】
データバージョン管理と再現可能な実験パイプラインの構築
Created byRinga hyj
Last updated 1/2025
Japanese
What you'll learn
- データセットの効率的なバージョン管理ができるようになる
- チーム内でデータセットを共有・同期する方法を理解し実践できる
- MLOpsのベストプラクティスに基づいた開発ができるようになる
- データ、コード、モデルの依存関係を適切に管理できる
- 機械学習実験の自動化と再現性の確保が可能になる
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Course content
6 sections • 32 lectures • 1h 46m total length
Requirements
- Pythonによるプログラミングの基礎的な理解
- 機械学習の基本概念の理解（学習、評価、モデル選択など）
- Git による基本的なバージョン管理の経験
- コマンドライン操作の基本的な知識
Description
機械学習プロジェクトにおいて、データやモデルのバージョン管理、実験の再現性確保は重要な課題です。
本コースでは、Data Version Control（DVC）を活用して、これらの課題を効率的に解決する実践的なアプローチを学びます。
DVCを用いたデータバージョン管理の基礎から、再現可能な実験パイプラインの構築、チーム開発におけるベストプラクティスまで、実際のプロジェクトで直面する具体的な課題に焦点を当てて解説します。
すでに機械学習プロジェクトに携わっているデータサイエンティストやMLエンジニアの方々に最適な内容となっています。Pythonによるプログラミングと機械学習の基礎知識があれば、スムーズに学習を進めることができます。
本コースはwindows機を使用します。
ハンズオン形式の演習を通じて、以下のスキルを習得できます
大規模データセットのバージョン管理と共有方法
実験結果の追跡と再現性の確保
効率的な機械学習パイプラインの構築
Who this course is for:
- データサイエンティストやML エンジニアとして、より体系的な実験管理を目指している方
- ML プロジェクトのワークフローを改善したい方
- 個人やチームの機械学習プロジェクトで再現性の課題に直面している実務者
- MLOpsの実践的なスキルを身につけたいデータサイエンス実践者