MLOps nació en la unión de DevOps, ingeniería de datos y aprendizaje automático.

Los sistemas ML son experimentales, tienen una cantidad más significativa de componentes y son más difíciles de construir y mantener.

Si has estado en máquina de aprendizaje o aprendizaje profundo, es posible que haya encontrado MLOps.

Al igual que DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) es el próximo paso importante que están tomando las empresas modernas.

Aunque comparte un concepto similar con DevOps, se implementa de manera diferente.

Se espera que MLOps crezca enormemente y alcance 4 millones de dólares a finales de 2025.

Con la creciente demanda de MLOps, cada vez más aspirantes esperan tomar cursos de MLOps para tener una mejor comprensión de estas operaciones.

Entonces, si usted es uno de ellos, comprendamos qué es MLOps y luego entremos en la lista de los 9 mejores cursos de MLOps para ayudarlo a aprender y dominarlo.

¿Qué es MLOps?

MLOps actúa como un medio donde los científicos de datos y los especialistas en operaciones pueden trabajar juntos y comunicarse mediante un conjunto de técnicas.

La implementación de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en entornos de producción expansivos se puede automatizar para mejorar la calidad y agilizar el proceso de gestión. Además, MLOps simplifica la alineación de los modelos con las demandas comerciales y los estándares regulatorios.

Incluso puede lanzar aplicaciones de aprendizaje automático de alto rendimiento de forma continua en producción a escala, gracias a MLOps. Hay requisitos específicos para que ML cree un nuevo ciclo de vida junto con el actual SDLC y procesos de CI/CD, lo que resulta en un flujo de trabajo más efectivo y mejores resultados.

Las diferentes fases de MLOps son:

  • El análisis de datos
  • Transformación/preparación de datos
  • Formación y desarrollo de modelos.
  • Modelo de validación

Para mejorar en MLOps, necesita un conocimiento integral, que se vuelve más accesible con la ayuda de un curso de especialización de MLOps.

¿Por qué considerar un curso de especialización en MLOps?

Dado que los datos son la base de todos los programas, el aprendizaje automático es distinto del software tradicional. El servicio de datos, en lugar de la funcionalidad de la aplicación, es el enfoque del diseño del código. Además, ML es un sistema dinámico de circuito abierto.

La tarea no comienza hasta que los modelos se ponen en uso. Además, los modelos de producción se deben rastrear, volver a entrenar y volver a implementar en respuesta a la alteración de las señales de datos para mantener un rendimiento óptimo. La implementación del aprendizaje automático exige habilidades con mayor frecuencia en dominios técnicos como la ingeniería de software y DevOps.

En un curso típico de MLOps, las ideas fundamentales del aprendizaje automático se combinan con el conocimiento práctico de los roles de ingeniería y desarrollo de software contemporáneos para crear ingeniería de aprendizaje automático para la producción.

Aprenderá sobre el potencial, las dificultades y los efectos de la ingeniería de aprendizaje automático en diferentes áreas de desarrollo y producción. Al finalizar el curso, podrá crear soluciones de inteligencia artificial de vanguardia y abordar problemas del mundo real. Aparte de esto, estará preparado para:

  • Cree un sistema de producción de ML completo, incluida la planificación de proyectos, los requisitos de datos, las técnicas de modelado y la implementación.
  • Cree un modelo de referencia, resuelva la deriva de ideas y construya un prototipo.
  • Aprenda a diseñar canalizaciones de datos adquiriendo, depurando y validando conjuntos de datos
  • Utilice TensorFlow Extended para llevar a cabo la ingeniería, la transformación y la selección de características
  • Utilice herramientas para la procedencia de los datos y los metadatos de linaje, cree un ciclo de vida de los datos y utilice esquemas de datos empresariales para realizar un seguimiento de la evolución de los datos.

Los estudiantes que siguen un curso de MLOps en línea también pueden obtener MLOps Zoom Camp, donde pueden completar soluciones en diferentes archivos. Abarca la introducción, despliegue, prácticas, proyectos, etc.

Importancia de MLOps en las perspectivas de carrera

Hay una competencia masiva en Ciencia de los datos, y cada año, cientos y miles de estudiantes eligen este campo ya que ofrece un excelente campo laboral.

Aunque MLOps es menos conocido que la ciencia de datos, la escala salarial es comparable. Un científico de datos en los EE. UU. tiene un salario base promedio de $119,000, mientras que los ingenieros de MLOps generalmente ganan alrededor de $90,529.

MLOps puede ayudar a organizaciones de todas las formas y tamaños a desarrollar planes efectivos, administrar y tener éxito en el futuro. Como resultado, la importancia de esta técnica está aumentando a medida que los datos y la tecnología continúan superando nuevas alturas.

Entonces, como ingeniero de MLOps, estará expuesto a diferentes tareas, como instalar modelos de aprendizaje automático y garantizar que estén operativos en producción. Para poner el modelo en uso, debe poder comprender el algoritmo de aprendizaje automático que lo sustenta.

¿Cómo funciona un curso de especialización de MLOps?

Los cursos de especialización de MLOps pueden ayudar a los estudiantes a adquirir habilidades tanto prácticas como teóricas. Así es como funciona tomar un curso.

Inscríbate

Puede inscribirse directamente en un curso de especialización en línea de MLOps después de elegir el curso que considere adecuado para usted. Una vez que te inscribes en un curso, eres un miembro registrado. 

La mejor parte es que puedes terminar solo un curso, detener tus estudios de forma permanente o cancelar tu suscripción. También se le proporcionará un panel para visualizar y realizar un seguimiento de todas sus inscripciones en cursos y avances.

hacer un proyecto practico

Cada especialización viene con un proyecto práctico que debes realizar para completar el curso de especialización de MLOps y recibir tu certificado auténtico. Sin embargo, antes de comenzar el curso práctico del proyecto, debe completar todos los demás cursos para tener conocimientos que pueda aplicar al proyecto.

Obtenga el Certificado

Al finalizar el curso, puede obtener un certificado del curso proporcionado, que puede mostrar a posibles empleadores y conseguir el trabajo de sus sueños.

Ahora, veamos algunos de los mejores cursos de MLOps que puede tomar.

MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy

Esta Curso Udemy le enseñará los fundamentos de MLOps y cubre cómo MLOps está resolviendo problemas de ML tradicional mientras mejora la adaptabilidad y automatización del proceso de ML.

Cubre:

  • Los estándares y valores en los que se basa MLOps
  • Pipelines para entrega continua, capacitación continua e integración continua en MLOps
  • El curso MLOps tiene una gama de niveles de madurez.
  • Comparaciones de las plataformas MLOps y la pila de herramientas

Este curso de Udemy es para científicos de datos, ingenieros de ML, ingenieros de DevOps y otros profesionales que desean aprender el concepto.

Deployment of Machine Learning Models: Udemy

Esta curso de implementación de aprendizaje automático de Udemy le enseña cómo hacer la transición de sus modelos de aprendizaje automático de la etapa de investigación a una solución completamente integrada. Además, el curso explicará la implementación del modelo y cómo es útil para su carrera.

Aprenderá cada etapa de la creación de un modelo en el entorno de investigación, cómo convertir los cuadernos de Jupyter Notebook en código de producción, codificar paquetes, publicarlos en una API y agregar entrega continua mediante entretenidas lecciones en video.

El capacitador hablará sobre la idea de reproducibilidad, su importancia y cómo utilizar versiones, repositorios de código y Docker para maximizar la reproducibilidad durante el despliegue. Además, aprenderá el proceso de implementación de un modelo de aprendizaje automático desde un Jupyter Notebook a plataformas e infraestructura en la nube mientras toma CI / CD en cuenta.

Este curso es para:

  • Científicos de datos que quieren usar su primer modelo de aprendizaje automático
  • Científicos de datos que deseen ser más competentes en la implementación de modelos.
  • Personas que trabajan en el desarrollo de software pero que desean hacer la transición al aprendizaje automático

MLOps Fundamentals: Coursera

Esta Curso Coursera aprenderá sobre las herramientas de MLOps utilizadas para instalar, evaluar, operar y monitorear sistemas de producción de ML en google Cloud en este curso.

Además, implica la implementación, prueba, monitoreo y automatización de los sistemas ML. Los profesionales de ML pueden emplear herramientas para la evaluación de modelos y el desarrollo continuo. Colaboran con científicos de datos que pueden crear modelos para acelerar la implementación de los modelos de mejor rendimiento.

Que va a aprender?

  • Implementando las tecnologías esenciales para MLOps efectivos
  • Adopte los procedimientos de CI/CD más efectivos al tratar con sistemas de ML
  • Configurar y configurar entornos de Google Cloud para MLOps confiables y eficientes
  • Implementar workflows para el entrenamiento y la inferencia que son fiables y reproducibles

MLOps Specialization: Coursera

El Curso MLOps Coursera cubre ideas fundamentales de aprendizaje automático y el conocimiento práctico de los roles de ingeniería y desarrollo de software contemporáneos para crear ingeniería de aprendizaje automático para la producción.

El curso cubre diferentes áreas, incluida la conceptualización, creación y mantenimiento de sistemas integrados que se ejecutan constantemente en producción. El curso enseña cómo los sistemas de producción deben administrar datos que cambian continuamente, claramente al modelo típico de aprendizaje automático.

Que va a aprender?

  • Creación de un sistema de producción de ML completo, incluida la planificación de proyectos, los requisitos de datos, las técnicas de modelado y la implementación
  • Creación de un modelo de referencia, resolución de la deriva de ideas y construcción de un prototipo para una aplicación de aprendizaje automático en producción
  • Aprender a utilizar TensorFlow Extended para llevar a cabo ingeniería y transformación
  • Aprender a usar herramientas para la procedencia de los datos y los metadatos de linaje, crear un ciclo de vida de los datos y usar esquemas de datos comerciales para rastrear la evolución de los datos.

MLOps Certification Training: CloudxLab

CloudxLab proporciona esto Curso de formación de certificación MLOps. En general, se refiere a los métodos, las habilidades y la experiencia del mundo real necesarios para desarrollar sus modelos de aprendizaje automático, implementarlos y realizar un seguimiento.

Después de entrenar nuestro modelo de aprendizaje automático, el próximo gran desafío es implementarlo y escalarlo en producción para que más usuarios puedan usarlo. Aprenderá cómo usar las herramientas y los enfoques de manera eficiente a través del proceso de aprendizaje experimental.

Comprender el aprendizaje automático y las ideas de aprendizaje profundo son cruciales, pero también debe tener una experiencia sólida con habilidades de ingeniería de producción. Además de desarrollar experiencia en tecnologías DevOps, este curso profundiza en el aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo. Al finalizar el curso, los estudiantes aprenderán a:

  • Cree un sistema de aprendizaje automático de principio a fin.
  • Obtenga información sobre el alcance del proyecto, los requisitos de datos, el modelado y la implementación
  • Cree canalizaciones para mejorar el procedimiento de entrenamiento del modelo
  • Aprenda a abordar las dificultades de su negocio con múltiples técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Uso de Spark MLlib para adaptarse al entrenamiento de modelos distribuidos
  • Utilice canalizaciones de CI/CD para implementar sus modelos de aprendizaje automático en el mundo real

Certified MLOps Course Training: 360 DigiTMG

Esta curso MLOps cubre la implementación de modelos de aprendizaje automático a escala. La capacitación es el resultado de nuestra insatisfacción al trabajar en proyectos de consultoría e intentar implementar proyectos de Machine Learning en entornos del mundo real.

Los ingenieros de ML enfrentan diferentes desafíos mientras trabajan en un proyecto, como "operacionalizar" y "producir" el código. Para muchos ingenieros, es bastante desafiante implementar modelos ML de manera rápida y efectiva porque no existe una plataforma o un conjunto de recomendaciones como las que existen en otros proyectos de ingeniería de software.

Este curso te enseñará:

  • La demanda de MLOps en el campo de la ciencia de datos
  • Más información sobre Docker y los beneficios de la contenedorización
  • Más información sobre TensorFlow Extended (TFX) y sus muchas partes

MLOps Engineering on AWS

Esta Curso MLOps por AWS lo ayudará a aprender y aplicar procedimientos de estilo DevOps mientras entrena e implementa modelos ML con la ayuda de MLOps Engineering en AWS.

Además, aprenderá cómo operar en equipo y aprovechar herramientas, automatización, procedimientos y trabajo en equipo para apoyar a los desarrolladores y al personal de operaciones, a los ingenieros de DevOps y a los ingenieros de la plataforma de datos de ML responsables de poner en funcionamiento los modelos de ML.

Descubrirás cómo crear un plan de acción MLOps para tu negocio una vez finalizado el curso para que puedas pasar de estudiar a hacer.

Professional Certificate in MLOps with AWS: EdX

Esta Fuente EdX es otra buena opción para los entusiastas de ML. Aprenderá a integrar las habilidades de ingeniería de datos y ciencia de datos para implementar modelos de aprendizaje automático a través de las operaciones de aprendizaje automático con Amazon Curso de Servicios Web.

Certificado Profesional en MLOps con AWS:

La mayor parte del trabajo en la implementación de modelos de IA no implica el desarrollo de modelos. El plan de estudios lo introducirá a colaborar con científicos de datos e implementar modelos de aprendizaje automático que pueden aprender de los datos y producir predicciones. Este procedimiento generalmente está automatizado; por lo tanto, se requiere experiencia en ingeniería de inteligencia artificial y MLOps.

Para agregar más, el curso lo ayudará a aprender cómo construir la canalización para vigilar varios puntos de operación, como los datos entrantes y las salidas de decisión.

MLOps Course Certification: igmGuru

Esta Curso MLOps de igmGuru tiene como objetivo instruir a los participantes en la creación de modelos de aprendizaje automático para la producción en masa.

Las personas reciben capacitación mejorada en el uso de diversas herramientas y técnicas de producción para el aprendizaje automático. El curso brinda la exposición requerida a los fundamentos de MLOps que necesita para desarrollar la competencia en la materia, que es vital para garantizar una carrera exitosa en IA.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Esta Curso por PluralSight se enfoca en proporcionar un conocimiento profundo de las prácticas estándar de aprendizaje automático para implementar, evaluar, monitorear y operar sistemas integrados de ML.

Se presentarán a los estudiantes varias herramientas de operación de aprendizaje automático durante el curso. Además de comprender los usos de estas herramientas, los alumnos aprenderán más enfoques estándar para usar estas herramientas. El curso ayudará a los profesionales a integrar un sistema ML con un proceso comercial.

Sin embargo, los alumnos aprenderán más a probar y monitorear el sistema ML para mejorar su rendimiento y eliminar fallas técnicas. PluralSight ofrece una versión de prueba gratuita de este curso en línea. Si te gusta la versión gratuita y quieres continuar con el curso, compra la versión premium. La prueba gratuita es de diez días e incluye solo la sección introductoria del curso.

Conclusión

Machine Learning (ML) es una tecnología de vanguardia que hace que las máquinas sean más inteligentes y autosuficientes en la toma de decisiones. En el pasado, las máquinas solían funcionar de acuerdo con los aportes humanos. Pero un sistema integrado con ML puede funcionar de forma independiente sin intervención humana y sigue mejorando su rendimiento con el tiempo mediante el análisis de datos y el aprendizaje.

Entonces, si quieres adentrarte en el campo de Ciencia de los datos, el aprendizaje de operaciones de ML (MLOps) es esencial. A través de un curso de MLOps, puede aprender los fundamentos de las operaciones de ML y despejar sus dudas y conceptos erróneos. También lo ayudará a conseguir el trabajo de sus sueños y ganar decentemente.

Por lo tanto, elija un buen curso de MLOps de la lista anterior, inscríbase y comience a aprender.