Lernen Sie MLOps mit diesen 10 Kursen

MLOps wurde an der Schnittstelle von DevOps, Data Engineering und maschinellem Lernen geboren.

ML-Systeme sind experimentell, haben eine größere Anzahl von Komponenten und sind schwieriger zu konstruieren und zu warten.

Wenn Sie in waren Maschinelles Lernen oder Deep Learning sind Sie vielleicht schon auf MLOps gestoßen.

Wie DevOps ist Machine Learning Operations (MLOps) der nächste bedeutende Schritt, den moderne Unternehmen unternehmen.

Obwohl es ein ähnliches Konzept wie DevOps hat, wird es anders implementiert.

Es wird erwartet, dass MLOps dies tun grow enorm und reichweite 4 Milliarden Dollar Am Ende von 2025.

Mit der growAufgrund der steigenden Nachfrage nach MLOps freuen sich immer mehr Bewerber darauf, MLOps-Kurse zu belegen, um bessere Einblicke in diese Vorgänge zu erhalten.

Wenn Sie also einer von ihnen sind, lassen Sie uns verstehen, was MLOps ist, und dann in die Liste der 9 besten MLOps-Kurse einsteigen, um Ihnen beim Erlernen und Beherrschen zu helfen.

Was ist MLOps?

MLOps fungiert als Medium, in dem Datenwissenschaftler und Betriebsspezialisten zusammenarbeiten und kommunizieren könnenate unter Verwendung einer Reihe von Techniken.

Die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning in ausgedehnten Produktionsumgebungen kann automatisiert erfolgenated, um die Qualität zu verbessern und das Management zu rationalisieren process. Darüber hinaus erleichtert MLOps die Anpassung von Modellen an Geschäftsanforderungen und regulatorische Standards.

Dank MLOps können Sie leistungsstarke ML-Apps sogar kontinuierlich und in großem Maßstab in die Produktion überführen. Für die Erstellung von ML gelten besondere Anforderungenate ein neuer Lebenszyklus neben dem aktuellen SDLC und CI/CD processDies führt zu einem effektiveren Arbeitsablauf und besseren Ergebnissen.

Die verschiedenen Phasen von MLOps sind:

• Datenanalyse
• Datentransformation/Vorbereitung
• Modellschulung und -entwicklung
• Modell Bestätigung

Um sich bei MLOps zu verbessern, benötigen Sie umfassende Kenntnisse, die mit Hilfe eines MLOps-Spezialisierungskurses zugänglicher werden.

Warum einen MLOps-Spezialisierungskurs in Betracht ziehen?

Da Daten die Grundlage aller Programme sind, unterscheidet sich maschinelles Lernen von herkömmlicher Software. Der Schwerpunkt des Codedesigns liegt auf der Datenwartung und nicht auf der Anwendungsfunktionalität. ZusatzallyML ist ein dynamisches System mit offenem Regelkreis.

Die Aufgabe beginnt erst, wenn die Modelle in Gebrauch genommen werden. Darüber hinaus müssen Produktionsmodelle als Reaktion auf sich ändernde Datensignale nachverfolgt, neu trainiert und neu bereitgestellt werden, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten. Der Einsatz von maschinellem Lernen erfordert häufiger Fähigkeiten in technischen Bereichen wie Softwareentwicklung und DevOps.

In einem typischen MLOps-Kurs werden die grundlegenden Ideen des maschinellen Lernens mit dem praktischen Wissen moderner Softwareentwicklung und Ingenieursrollen kombiniert, um zu schaffenate Maschinelles Lernen für die Produktion.

Sie lernen die Potenziale, Schwierigkeiten und Auswirkungen des Machine Learning Engineering in verschiedenen Bereichen der Entwicklung und Produktion kennen. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Cre zu erwerbenate Modernste KI-Lösungen und Lösung realer Probleme. Darüber hinaus sind Sie darauf vorbereitet:

• Create ein komplettes ML-Produktionssystem, inklusive Projekt plannDatenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
• Create ein Basismodell, resolve Idee drift, und konstruieren Sie einen Prototyp.
• Erfahren Sie, wie Sie Datenpipelines entwerfen, indem Sie Datensätze erfassen, bereinigen und validieren
• Verwenden Sie TensorFlow Extended, um Feature Engineering, Transformation und Auswahl durchzuführen
• Verwenden Sie Tools für Datenherkunft und Abstammungsmetadaten, Create Erstellen Sie einen Datenlebenszyklus und nutzen Sie Geschäftsdatenschemata, um die Datenentwicklung zu verfolgen

Studenten, die einen Online-MLOps-Kurs absolvieren, können auch MLOps erhalten ZoomCamp, wobei sie Lösungen in verschiedenen Dateien vervollständigen können. Es umfasst die Einführung, Bereitstellung, Praktiken, Projekte usw.

Bedeutung von MLOps in Karriereaussichten

Es gibt eine massive Konkurrenz in Datenwissenschaft, und jedes Jahr entscheiden sich Hunderte und Tausende von Studenten für dieses Fach, da es ein hervorragendes Berufsfeld bietet.

Obwohl MLOps weniger bekannt ist als Data Science, ist die Gehaltsskala vergleichbar. Ein Datenwissenschaftler in den USA hat ein durchschnittliches Grundgehalt von 119,000 US-Dollar, wohingegen MLOps-Ingenieure das durchschnittliche Grundgehalt habenally Verdienen Sie etwa 90,529 US-Dollar.

MLOps kann Organisationen aller Formen und Größen dabei unterstützen, effektive Pläne zu entwickeln, zu verwalten und in der Zukunft erfolgreich zu sein. Infolgedessen nimmt die Bedeutung dieser Technik zu, da Daten und Technologie immer neue Höhen erreichen.

Als MLOps-Ingenieur werden Sie also verschiedenen Aufgaben ausgesetzt sein, z. B. der Installation von Modellen für maschinelles Lernen und der Sicherstellung, dass sie in der Produktion betriebsbereit sind. Um das Modell verwenden zu können, müssen Sie in der Lage sein, den zugrunde liegenden Algorithmus für maschinelles Lernen zu verstehen.

Wie funktioniert ein MLOps-Spezialisierungskurs?

MLOps-Spezialisierungskurse können den Lernenden helfen, sowohl praktische als auch theoretische Fähigkeiten zu erwerben. So funktioniert die Aufnahme eines Kurses.

Einschreiben

Sie können sich direkt in einen Online-MLOps-Spezialisierungskurs einschreiben, nachdem Sie den Kurs ausgewählt haben, der Ihrer Meinung nach der richtige für Sie ist. Sobald Sie sich für einen Kurs anmelden, sind Sie ein registriertes Mitglied. 

Das Beste daran ist, dass Sie nur einen Kurs beenden, Ihr Studium dauerhaft unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen können. Sie erhalten auch ein Dashboard, um alle Ihre Anmeldungen zu Kursen und Fortschritten zu visualisieren und zu verfolgen.

Führen Sie ein praktisches Projekt durch

Zu jeder Spezialisierung gehört ein praktisches Projekt, das Sie durchführen müssen, um den MLOps-Spezialisierungskurs abzuschließen und Ihr authentisches Zertifikat zu erhaltenate. Bevor Sie jedoch mit dem praktischen Projektkurs beginnen, müssen Sie alle anderen Kurse abschließen, um über Kenntnisse zu verfügen, die Sie auf das Projekt anwenden können.

Holen Sie sich das Zertifikatate

Nach Abschluss des Kurses können Sie ein Zertifikat erhaltenate aus dem bereitgestellten Kurs, den Sie potenziellen Arbeitgebern zeigen und Ihren Traumjob ergattern können.

Sehen wir uns nun einige der besten MLOps-Kurse an, die Sie belegen können.

MLOps-Grundlagen: CI/CD/CT-Pipelines von ML: Udemy

Dieser Udemy natürlich vermittelt Ihnen die Grundlagen von MLOps und erläutert, wie MLOps Probleme des traditionellen ML löst und gleichzeitig das ML verbessert processAnpassungsfähigkeit und Automatisierung.

Es bedeckt:

• Die Standards und Werte, auf denen MLOps basiert
• Pipelines für Continuous Delivery, Continuous Training und Continuous Integration in MLOps
• Der MLOps-Kurs hat eine Reihe von Reifegraden
• Vergleiche der MLOps platFormen und Werkzeugstapel

Dieser Kurs von Udemy richtet sich an Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, DevOps-Ingenieure und andere Fachleute, die das Konzept erlernen möchten.

Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen: Udemy

Dieser Machine-Learning-Bereitstellungskurs von Udemy Erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen von der Forschungsphase in eine vollständig integrierte Phase überführenated Lösung. ZusatzallyIm Kurs wird der Modelleinsatz erklärt und erläutert, wie er für Ihre Karriere hilfreich ist.

Sie lernen jede Phase des Erstellens eines Modells in der Forschungsumgebung, wie Sie Jupyter-Notebooks in Produktionscode umwandeln, Pakete codieren, sie in einer API veröffentlichen und Continuous Delivery mithilfe unterhaltsamer Videolektionen hinzufügen.

Der Trainer wird über die Idee der Reproduzierbarkeit, ihre Bedeutung und die Verwendung von Versionierung, Code-Repositories und mehr sprechen Docker um die Reproduzierbarkeit während des Einsatzes zu maximieren. Darüber hinaus erfahren Sie das process der Bereitstellung eines maschinellen Lernmodells von einem Jupyter-Notebook in die Cloud platFormen und Infrastruktur während der Einnahme CI / CD berücksichtigen.

Dieser Kurs ist für:

• Datenwissenschaftler, die ihr erstes Modell für maschinelles Lernen verwenden möchten
• Datenwissenschaftler, die mehr werden wollen profikompetent in der Modellbereitstellung.
• Personen, die in der Softwareentwicklung arbeiten, aber zum maschinellen Lernen übergehen möchten

MLOps-Grundlagen: Coursera

Dieser Coursera-Kurs Erfahren Sie mehr über MLOps-Tools, die zum Installieren, Bewerten, Betreiben usw. verwendet werden monitorML-Systeme für die Produktion einschalten Google Cloud in diesem Kurs.

Darüber hinaus umfasst es die Bereitstellung, das Testen und das Testen von ML-Systemen. monitoring und Automatisierung. ML-Experten können Tools zur Modellbewertung und kontinuierlichen Entwicklung einsetzen. Sie arbeiten zusammenate mit Datenwissenschaftlern, die Create Modelle, um die Bereitstellung der Modelle mit der besten Leistung zu beschleunigen.

Was werden Sie lernen?

• Implementierung der wesentlichen Technologien für effektive MLOps
• Wenden Sie beim Umgang mit ML-Systemen die effektivsten CI/CD-Verfahren an
• Konfigurieren und einrichten Google Cloud Umgebungen für zuverlässige und effiziente MLOps
• Implementieren Sie workflows für Training und Inferenz, die zuverlässig und reproduzierbar sind

MLOps-Spezialisierung: Coursera

Der MLOps Coursera-Kurs behandelt grundlegende Ideen des maschinellen Lernens und das praktische Wissen über zeitgenössische Softwareentwicklung und technische Rollen zur Erstellungate Maschinelles Lernen für die Produktion.

Der Kurs deckt verschiedene Bereiche ab, einschließlich der Konzeptualisierung, Erstellung und Pflege von Integrated-Systeme laufen ständig in Produktion. Der Kurs vermittelt, wie Produktionssysteme kontinuierlich verwaltet werden müssenally sich ändernde Daten, stark zur typischen Modellierung des maschinellen Lernens.

Was werden Sie lernen?

• Erstellen eines vollständigen ML-Produktionssystems, einschließlich Projekt plannDatenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
• Erstellen eines Basismodells, Lösen einer Idee driftund die Erstellung eines Prototyps für eine serienreife Anwendung für maschinelles Lernen
• Erlernen der Verwendung von TensorFlow Extended zur Durchführung von Engineering und Transformation
• Erlernen der Verwendung von Tools für Datenherkunfts- und Abstammungsmetadaten, Erstellen eines Datenlebenszyklus und Verwenden von Geschäftsdatenschemas zum Nachverfolgen der Datenentwicklung

MLOps-Zertifizierungsschulung: CloudxLab

CloudxLab stellt dies bereit MLOps-Zertifizierungsschulung. GenerallyEs bezieht sich auf die Methoden, Fähigkeiten und das Fachwissen aus der Praxis, die Sie benötigen, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, sie zu implementieren und den Überblick zu behalten.

Nachdem wir unser Modell für maschinelles Lernen trainiert haben, besteht die nächste große Herausforderung darin, es in der Produktion bereitzustellen und zu skalieren, damit mehr Benutzer es verwenden können. Durch das experimentelle Lernen lernen Sie, die Tools und Ansätze effizient einzusetzen process.

VerstehenandiDabei sind maschinelles Lernen und fundierte Lernideen von entscheidender Bedeutung, aber Sie müssen auch über fundierte Kenntnisse in der Produktionstechnik verfügen. Zusätzlich zur Entwicklung von Erfahrungen in DevOps-Technologien, dieser Kurs vertieft sich deeply in maschinelles Lernen und Deep-Learning-Methoden. Nach Abschluss des Kurses lernen die Studierenden:

• Create ein maschinelles Lernsystem von Anfang bis Ende.
• Erfahren Sie mehr über den Umfang des Projekts, Datenanforderungen, Modellierung und Bereitstellung
• Create Pipelines zur Verbesserung des Modelltrainingsverfahrens
• Lernen Sie, Ihre geschäftlichen Schwierigkeiten mit mehreren maschinellen Lern- und Deep-Learning-Techniken zu bewältigen
• Verwendung von Spark MLlib zur Anpassung an verteiltes Modelltraining
• Nutzen Sie CI/CD-Pipelines, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen in der realen Welt bereitzustellen

Zertifizierte MLOps-Kursschulung: 360 DigiTMG

Dieser MLOps-Kurs behandelt die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen in großem Maßstab. Das Training resultiert aus unserer Unzufriedenheit bei der Arbeit an Beratungsprojekten und dem Versuch, Machine Learning-Projekte in realen Umgebungen umzusetzen.

ML-Ingenieure stehen bei der Arbeit an einem Projekt vor unterschiedlichen Herausforderungen, wie etwa der „Operationalisierung“ und „Produktionalisierung“ des Codes. Für viele Ingenieure ist es eine ziemliche Herausforderung, ML-Modelle schnell und effektiv bereitzustellen, da es keine gibt platForm oder Satz von Empfehlungen, wie es in anderen Software-Engineering-Projekten der Fall ist.

In diesem Kurs lernen Sie:

• Die Nachfrage nach MLOps im Bereich Data Science
• Erfahren Sie mehr über Docker und die Vorteile der Containerisierung
• Erfahren Sie mehr über TensorFlow Extended (TFX) und seine vielen Teile

MLOps-Engineering auf AWS

Dieser MLOps-Kurs von AWS hilft Ihnen beim Erlernen und Anwenden von Verfahren im DevOps-Stil, während Sie ML-Modelle mit Hilfe von MLOps Engineering auf AWS trainieren und bereitstellen.

Zusatzally, lernen Sie die Bedienungate im Team und leverAlterstools, Automatisierung, Verfahren und teamwork zur Unterstützung der Entwickler und Betriebsmitarbeiter, DevOps-Ingenieure und ML-Daten platFormingenieure, die für die Operationalisierung von ML-Modellen verantwortlich sind.

Sie werden entdecken, wie man Creation machtate Erstellen Sie nach Abschluss des Kurses einen MLOps-Aktionsplan für Ihr Unternehmen, damit Sie vom Lernen in die Praxis übergehen können.

Berufszertifikatate in MLOps mit AWS: EdX

Dieser EdX-Kurs ist eine weitere gute Option für ML-Enthusiasten. Sie lernen, sich zu integrierenate Kenntnisse im Bereich Data Engineering und Data Science zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen im Rahmen des Kurses „Machine Learning Operations with Amazon Web Services“.

Der Großteil der Arbeit bei der Implementierung von KI-Modellen umfasst nicht die Modellentwicklung. Der Lehrplan führt Sie in die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen ein, die aus Daten lernen und Vorhersagen erstellen können. Dieses Verfahren ist generischally AutoateD; Daher sind MLOps- und KI-Engineering-Kenntnisse erforderlich.

Um mehr hinzuzufügen, hilft Ihnen der Kurs dabei, die Pipeline zu konstruieren, um mehrere Betriebspunkte zu überwachen, z. B. die eingehenden Daten und die Entscheidungsausgaben.

MLOps-Kurszertifizierung: igmGuru

Dieser MLOps Cource von igmGuru zielt darauf ab, die Teilnehmer in der Erstellung von Machine-Learning-Modellen für die Massenproduktion zu unterweisen.

Einzelpersonen erhalten eine verbesserte Schulung im Umgang mit verschiedenen Werkzeugen und Produktionstechniken für maschinelles Lernen. Der Kurs bietet den erforderlichen Einblick in die MLOps-Grundlagen, die Sie benötigen, um fachliche Kompetenz zu entwickeln, die für eine erfolgreiche Karriere in der KI von entscheidender Bedeutung ist.

MLOps-Grundlagen: PluralSight

Dieser Kurs von PluralSight Der Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung fundierter Kenntnisse über Standardpraktiken des maschinellen Lernens für die Bereitstellung, Evaluierung, monitoring und Betrieb der ML-Integrationated-Systeme.

Im Laufe des Kurses werden den Studierenden verschiedene Betriebstools für maschinelles Lernen vorgestellt. Außer verstehenandiDurch die Verwendung dieser Tools lernen die Auszubildenden außerdem Standardansätze für die Verwendung dieser Tools. Der Kurs hilft Berufstätigen bei der Integrationate ein ML-System mit einem Unternehmen process.

Dennoch werden die Auszubildenden weiter lernen, zu testen und monitor das ML-System, um seine Leistung zu verbessern und zu eliminierenate technische Störungen. Plural Sicht bietet eine kostenlose Testversion dieses Online-Kurses an. Wenn Ihnen die kostenlose Version gefällt und Sie mit dem Kurs fortfahren möchten, kaufen Sie die Premium-Version. Die kostenlose Testversion gilt für zehn Tage und umfasst nur den Einführungsteil des Kurses.

Schlussfolgerung

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Spitzentechnologie, die Maschinen intelligenter und intelligenter macht self-Nachhaltige Entscheidungsfindung. In der Vergangenheit arbeiteten Maschinen nach menschlichen Eingaben. Aber ein ML-integrateDas d-System kann unabhängig und ohne menschliches Eingreifen arbeiten und verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit durch Datenanalyse und Lernen.

Wenn Sie also in den Bereich einsteigen möchten Datenwissenschaft, ist das Erlernen von ML-Operationen (MLOps) unerlässlich. Durch einen MLOps-Kurs können Sie die Grundlagen von ML-Operationen erlernen und Ihre Zweifel und Missverständnisse ausräumen. Es wird Ihnen auch helfen, Ihren Traumjob zu finden und anständig zu verdienen.

Wählen Sie also einen guten MLOps-Kurs aus der obigen Liste aus, melden Sie sich an und beginnen Sie mit dem Lernen.