Apprenez les MLOps avec ces 10 cours

MLOps est né à la jonction de DevOps, de l'ingénierie des données et de l'apprentissage automatique.

Les systèmes de ML sont expérimentaux, ont un nombre plus important de composants et sont plus difficiles à construire et à maintenir.

Si vous vous êtes intéressé à l'apprentissage automatique ou à l'apprentissage profond, vous avez peut-être rencontré MLOps.

Comme DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) est la prochaine étape importante que les entreprises modernes sont en train de franchir.

Bien qu'il partage un concept similaire à DevOps, il est mis en œuvre différemment.

Les MLOps devraient connaître une croissance considérable et atteindre 4 milliards de dollars d' ici à la fin de 2025.

Avec la demande croissante de MLOps, de plus en plus d'aspirants souhaitent suivre des cours de MLOps afin d'avoir un meilleur aperçu de ces opérations.

Si vous êtes l'un d'entre eux, nous allons comprendre ce qu'est le MLOps, puis nous dresserons la liste des 9 meilleurs cours de MLOps pour vous aider à l'apprendre et à le maîtriser.

Qu'est-ce que MLOps ?

MLOps agit comme un support où les scientifiques des données et les spécialistes des opérations peuvent travailler ensemble et communiquer en utilisant un ensemble de techniques.

La mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond dans des environnements de production expansifs peut être automatisée pour améliorer la qualité et rationaliser le processus de gestion. En outre, MLOps simplifie l'alignement des modèles sur les exigences de l'entreprise et les normes réglementaires.

Grâce à MLOps, vous pouvez même mettre en production de manière continue et à grande échelle des applications de ML très performantes. Le ML doit répondre à des exigences spécifiques pour créer un nouveau cycle de vie parallèlement aux processus SDLC et CI/CD actuels, ce qui se traduit par un flux de travail plus efficace et de meilleurs résultats.

Les différentes phases du MLOps sont les suivantes

• Analyse des données
• Transformation/préparation des données
• Formation et développement de modèles
• Validation du modèle

Pour améliorer vos compétences en matière de MLOps, vous avez besoin de connaissances approfondies, qui deviennent plus accessibles avec l'aide d'un cours de spécialisation en MLOps.

Pourquoi envisager un cours de spécialisation MLOps ?

Les données étant à la base de tous les programmes, l'apprentissage automatique se distingue des logiciels traditionnels. Le service des données, plutôt que la fonctionnalité de l'application, est au centre de la conception du code. En outre, l'apprentissage automatique est un système dynamique en boucle ouverte.

La tâche ne commence que lorsque les modèles sont utilisés. En outre, les modèles de production doivent être suivis, entraînés et redéployés en réponse à la modification des signaux de données afin de maintenir des performances optimales. Le déploiement de l'apprentissage automatique exige des compétences plus fréquentes dans des domaines techniques tels que l'ingénierie logicielle et DevOps.

Dans un cours typique de MLOps, les idées fondamentales de l'apprentissage automatique sont combinées avec les connaissances pratiques des rôles contemporains de développement de logiciels et d'ingénierie pour créer une ingénierie d'apprentissage automatique pour la production.

Vous découvrirez le potentiel, les difficultés et les effets de l'ingénierie de l'apprentissage automatique dans différents domaines du développement et de la production. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de créer des solutions d'IA de pointe et de vous attaquer à des problèmes concrets. En outre, vous serez prêt à... :

• Créer un système de production ML complet, y compris la planification du projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement
• Créer un modèle de base, résoudre la dérive des idées et construire un prototype.
• Apprendre à concevoir des pipelines de données en acquérant, nettoyant et validant des ensembles de données
• Utiliser TensorFlow Extended pour réaliser l'ingénierie, la transformation et la sélection des caractéristiques
• Utilisez des outils pour la provenance des données et les métadonnées de lignage, créez un cycle de vie des données et utilisez des schémas de données d'entreprise pour suivre l'évolution des données

Les étudiants qui suivent un cours MLOps en ligne peuvent également obtenir MLOps ZoomCamp, où ils peuvent compléter des solutions dans différents fichiers. Il couvre l'introduction, le déploiement, les pratiques, les projets, etc.

L'importance de MLOps dans les perspectives de carrière

La science des données fait l'objet d'une concurrence massive et, chaque année, des centaines et des milliers d'étudiants choisissent ce domaine car il offre d'excellentes perspectives d'emploi.

Bien que le MLOps soit moins connu que la science des données, l'échelle des salaires est comparable. Aux États-Unis, un data scientist a un salaire de base médian de 119 000 dollars, tandis que les ingénieurs MLOps gagnent généralement environ 90 529 dollars.

Les MLOps peuvent aider les organisations de toutes formes et de toutes tailles à élaborer des plans efficaces, à gérer et à réussir à l'avenir. Par conséquent, l'importance de cette technique s'accroît à mesure que les données et la technologie continuent à atteindre de nouveaux sommets.

En tant qu'ingénieur MLOps, vous serez donc exposé à différentes tâches, telles que l'installation de modèles d'apprentissage automatique et l'assurance qu'ils sont opérationnels en production. Pour utiliser le modèle, vous devez être en mesure de comprendre l'algorithme d'apprentissage automatique qui le sous-tend.

Comment fonctionne un cours de spécialisation MLOps ?

Les cours de spécialisation MLOps peuvent aider les apprenants à acquérir des compétences pratiques et théoriques. Voici comment se déroule un cours de spécialisation.

S'inscrire

Vous pouvez vous inscrire directement à un cours de spécialisation MLOps en ligne après avoir choisi le cours qui vous convient. Une fois que vous êtes inscrit à un cours, vous êtes un membre enregistré.

L'avantage est que vous pouvez terminer un seul cours, interrompre définitivement vos études ou annuler votre inscription. Vous disposerez également d'un tableau de bord vous permettant de visualiser et de suivre toutes vos inscriptions aux cours et vos avancements.

Réalisez un projet pratique

Chaque spécialisation s'accompagne d'un projet pratique que vous devez réaliser pour terminer le cours de spécialisation MLOps et recevoir votre certificat authentique. Cependant, avant de commencer le cours sur le projet pratique, vous devez suivre tous les autres cours afin d'acquérir des connaissances que vous pourrez appliquer au projet.

Obtenir le certificat

Une fois le cours terminé, vous pouvez obtenir un certificat du cours fourni, que vous pouvez présenter à des employeurs potentiels et décrocher l'emploi de vos rêves.

Voyons maintenant quelques-uns des meilleurs cours MLOps que vous pouvez suivre.

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

Ce cours Udemy vous enseignera les principes fondamentaux de MLOps et vous expliquera comment MLOps résout les problèmes du ML traditionnel tout en améliorant l'adaptabilité et l'automatisation du processus de ML.

Il couvre :

• Les normes et les valeurs autour desquelles MLOps est construit
• Les pipelines pour la livraison continue, la formation continue et l'intégration continue dans MLOps
• Les différents niveaux de maturité du cours MLOps
• Les comparaisons des plaques-formes MLOps et de la pile d'outils

Ce cours d'Udemy s'adresse aux data scientists, aux ingénieurs ML, aux ingénieurs DevOps et aux autres professionnels souhaitant apprendre le concept.

Déploiement de modèles d'apprentissage automatique : Udemy

Ce cours de déploiement de l'apprentissage automatique par Udemy vous enseigne comment faire passer vos modèles d'apprentissage automatique du stade de la recherche à une solution entièrement intégrée. En outre, le cours expliquera le déploiement de modèles et comment il est utile pour votre carrière.

Vous apprendrez chaque étape de la construction d'un modèle dans l'environnement de recherche, comment transformer les carnets Jupyter en code de production, les paquets de code, le publier dans une API, et ajouter la livraison continue à l'aide de leçons vidéo divertissantes.

Le formateur abordera la notion de reproductibilité, son importance et la manière d'utiliser le versionnage, les référentiels de code et Docker pour maximiser la reproductibilité lors du déploiement. En outre, vous apprendrez le processus de déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique à partir d'un carnet Jupyter vers des plates-formes et des infrastructures en nuage tout en tenant compte de CI/CD.

Ce cours s'adresse à :

• Les scientifiques des données qui veulent utiliser leur premier modèle d'apprentissage automatique
• Les scientifiques des données qui souhaitent devenir plus compétents dans le déploiement de modèles.
• Les personnes travaillant dans le développement de logiciels mais souhaitant passer à l'apprentissage automatique

MLOps Fundamentals : Coursera

Ce cours Coursera vous permettra de découvrir les outils MLOps utilisés pour l'installation, l'évaluation, l'exploitation et la surveillance des systèmes ML de production sur Google Cloud.

En outre, il implique le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML. Les professionnels du ML peuvent utiliser des outils pour l'évaluation des modèles et le développement continu. Ils collaborent avec des data scientists qui peuvent créer des modèles pour accélérer le déploiement des modèles les plus performants.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Mettre en œuvre les technologies essentielles pour des MLOps efficaces
• Adopter les procédures CI/CD les plus efficaces lorsqu'il s'agit de systèmes ML
• Configurer et mettre en place des environnements Google Cloud pour des MLOps fiables et efficaces
• Mettre en œuvre des flux de travail pour la formation et l'inférence qui sont fiables et reproductibles

Spécialisation MLOps : Coursera

Le cours MLOps Coursera couvre les idées fondamentales de l'apprentissage automatique et les connaissances pratiques des rôles contemporains de développement de logiciels et d'ingénierie pour créer une ingénierie d'apprentissage automatique pour la production.

Le cours couvre différents domaines, y compris la conceptualisation, la création et la maintenance de systèmes intégrés fonctionnant constamment en production. Le cours enseigne comment les systèmes de production doivent gérer des données en constante évolution, ce qui est très différent de la modélisation typique de l'apprentissage automatique.

Qu'allez-vous apprendre ?

• La création d'un système de production ML complet, y compris la planification du projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement
• Créer un modèle de base, résoudre la dérive des idées et construire un prototype pour une application d'apprentissage automatique en production
• Apprendre à utiliser TensorFlow Extended pour réaliser l'ingénierie et la transformation
• Apprendre à utiliser des outils pour les métadonnées de provenance et de lignage des données, créer un cycle de vie des données et utiliser des schémas de données d'entreprise pour suivre l'évolution des données

Formation à la certification MLOps : CloudxLab

CloudxLab propose ce cours de formation à la certification MLOps. D'une manière générale, il s'agit des méthodes, des compétences et de l'expertise réelle nécessaires pour développer vos modèles d'apprentissage automatique, les mettre en œuvre et en assurer le suivi.

Après avoir formé notre modèle d'apprentissage automatique, le prochain défi majeur est de le déployer et de le mettre à l'échelle en production afin que davantage d'utilisateurs puissent l'utiliser. Vous apprendrez à utiliser efficacement les outils et les approches grâce au processus d'apprentissage expérimental.

La compréhension de l'apprentissage automatique et des idées d'apprentissage profond est cruciale, mais vous devez également posséder une solide expertise en matière d'ingénierie de production. En plus de développer une expérience dans les technologies DevOps, ce cours approfondit les méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. À l'issue de ce cours, les étudiants apprendront à :

• Créer un système d'apprentissage automatique du début à la fin.
• Apprenez à connaître la portée du projet, les exigences en matière de données, la modélisation et le déploiement
• Créer des pipelines pour améliorer la procédure de formation du modèle
• Apprendre à résoudre les difficultés de votre entreprise avec de multiples techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
• Utiliser Spark MLlib pour s'adapter à l'entraînement de modèles distribués
• Utiliser les pipelines CI/CD pour déployer vos modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel

Formation certifiée MLOps : 360 DigiTMG

Ce cours MLOps couvre le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'échelle. La formation résulte de notre insatisfaction lorsque nous travaillons sur des projets de conseil et essayons de mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique dans le monde réel.

Les ingénieurs en ML sont confrontés à différents défis lorsqu'ils travaillent sur un projet, comme l'"opérationnalisation" et la "production" du code. Pour beaucoup d'ingénieurs, il est très difficile de déployer des modèles de ML rapidement et efficacement parce qu'il n'y a pas de plateforme ou d'ensemble de recommandations comme il y en a dans d'autres projets d'ingénierie logicielle.

Ce cours vous apprendra :

• La demande de MLOps dans le domaine de la science des données
• Apprendre à connaître Docker et les avantages de la conteneurisation
• Apprenez à connaître TensorFlow Extended (TFX) et ses nombreuses parties

Ingénierie MLOps sur AWS

Ce cours MLOps d'AWS vous aidera à apprendre et à appliquer des procédures de type DevOps tout en formant et en déployant des modèles ML à l'aide de MLOps Engineering on AWS.

En outre, vous apprendrez à fonctionner en équipe et à tirer parti des outils, de l'automatisation, des procédures et du travail d'équipe pour soutenir les développeurs et le personnel d'exploitation, les ingénieurs DevOps et les ingénieurs de la plate-forme de données ML responsables de l'opérationnalisation des modèles ML.

Vous découvrirez comment créer un plan d'action MLOps pour votre entreprise une fois le cours terminé afin que vous puissiez passer de l'étude à l'action.

Certificat professionnel en MLOps avec AWS : EdX

Ce cours EdX est une autre bonne option pour les amateurs de ML. Vous apprendrez à intégrer les capacités d'ingénierie et de science des données pour déployer des modèles d'apprentissage automatique grâce au cours Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

La majeure partie du travail de mise en œuvre des modèles d'IA n'implique pas le développement de modèles. Le programme vous initiera à la collaboration avec des scientifiques des données et à la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique capables d'apprendre à partir de données et de produire des prédictions. Cette procédure est généralement automatisée ; par conséquent, MLOps et l'expertise en ingénierie de l'IA sont nécessaires.

En outre, le cours vous aidera à apprendre comment construire le pipeline pour surveiller plusieurs points d'opération, tels que les données entrantes et les résultats de la décision.

Certification du cours MLOps : igmGuru

Ce cours MLOps d'igmGuru vise à former les participants à la création de modèles d'apprentissage automatique pour la production de masse.

Les individus reçoivent une formation améliorée dans l'utilisation de divers outils et techniques de production pour l'apprentissage automatique. Le cours fournit l'exposition nécessaire aux fondamentaux MLOps dont vous avez besoin pour développer des compétences dans le domaine, ce qui est vital pour garantir une carrière réussie dans l'IA.

Fondamentaux MLOps : PluralSight

Ce cours de PluralSight vise à fournir une connaissance approfondie des pratiques d'apprentissage automatique standard pour le déploiement, l'évaluation, la surveillance et l'exploitation de systèmes intégrés à l'intelligence artificielle.

Différents outils d'exploitation de l'apprentissage automatique seront présentés aux étudiants pendant le cours. En plus de comprendre l'utilisation de ces outils, les stagiaires apprendront les approches standard pour utiliser ces outils. Le cours aidera les professionnels à intégrer un système d'apprentissage automatique dans un processus d'entreprise.

Néanmoins, les stagiaires apprendront à tester et à contrôler le système de ML afin d'améliorer ses performances et d'éliminer les problèmes techniques. PluralSight propose une version d'essai gratuite de ce cours en ligne. Si vous aimez la version gratuite et souhaitez poursuivre le cours, achetez la version premium. L'essai gratuit dure dix jours et ne comprend que la partie introductive du cours.

Conclusion

Le Machine Learning (ML) est une technologie de pointe qui rend les machines plus intelligentes et leur permet de prendre des décisions de manière autonome. Dans le passé, les machines fonctionnaient en fonction des données humaines. Mais un système intégré à l'apprentissage automatique peut fonctionner de manière autonome, sans intervention humaine, et améliore constamment ses performances en analysant les données et en apprenant.

Par conséquent, si vous souhaitez entrer dans le domaine de la science des donnéesIl est essentiel d'apprendre les opérations de ML (MLOps). Grâce à un cours de MLOps, vous pouvez apprendre les principes fondamentaux des opérations de ML et dissiper vos doutes et vos idées fausses. Cela vous aidera également à décrocher l'emploi de vos rêves et à gagner décemment votre vie.

Choisissez donc un bon cours de MLOps dans la liste ci-dessus, inscrivez-vous et commencez à apprendre.