MLOps est né à la jonction de DevOps, Data Engineering et Machine Learning.

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

Si vous avez été dans machine learning ou d'apprentissage en profondeur, vous avez peut-être rencontré des MLOps.

Comme DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) est la prochaine étape importante que les entreprises modernes prennent.

Bien qu'il partage un concept similaire avec DevOps, il est implémenté différemment.

MLOps devrait croître énormément et atteindre 4 milliard de dollars à la fin de 2025.

Avec la demande croissante de MLOps, de plus en plus d'aspirants sont impatients de suivre des cours de MLOps pour avoir une meilleure compréhension de ces opérations.

Donc, si vous êtes l'un d'entre eux, comprenons ce qu'est MLOps, puis entrons dans la liste des 9 meilleurs cours MLOps pour vous aider à l'apprendre et à le maîtriser.

Qu'est-ce que le MLOps ?

MLOps agit comme un moyen où les scientifiques des données et les spécialistes des opérations peuvent travailler ensemble et communiquer à l'aide d'un ensemble de techniques.

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

Vous pouvez même lancer en continu des applications ML hautes performances en production à grande échelle, grâce à MLOps. Il existe des exigences spécifiques pour que le ML crée un nouveau cycle de vie parallèlement à l'actuel SDLC et les processus CI/CD, ce qui se traduit par un flux de travail plus efficace et de meilleurs résultats.

Les différentes phases de MLOps sont :

  • L'analyse des données
  • Transformation/préparation des données
  • Formation et développement de modèles
  • Validation du modèle

Pour progresser chez MLOps, vous avez besoin de connaissances approfondies, qui deviennent plus accessibles à l'aide d'un cours de spécialisation MLOps.

Pourquoi envisager un cours de spécialisation MLOps ?

Étant donné que les données sont à la base de tous les programmes, l'apprentissage automatique est distinct des logiciels traditionnels. La maintenance des données, plutôt que la fonctionnalité de l'application, est au centre de la conception du code. De plus, ML est un système dynamique en boucle ouverte.

La tâche ne commence que lorsque les modèles sont mis en service. De plus, les modèles de production doivent être suivis, recyclés et redéployés en réponse à la modification des signaux de données pour maintenir des performances optimales. Le déploiement de l'apprentissage automatique exige plus fréquemment des compétences dans des domaines techniques tels que l'ingénierie logicielle et DevOps.

Dans un cours MLOps typique, les idées fondamentales de l'apprentissage automatique sont combinées aux connaissances pratiques du développement de logiciels contemporains et des rôles 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 de développement et de production. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer des solutions d'IA de pointe et de résoudre des problèmes réels. En dehors de cela, vous serez prêt à :

  • Créer un système de production ML complet, y compris la planification de projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement
  • Créez un modèle de référence, résolvez la dérive des idées et construisez un prototype.
  • Apprenez à concevoir des pipelines de données en acquérant, en nettoyant et en validant des ensembles de données
  • Utiliser TensorFlow Extended pour effectuer l'ingénierie, la transformation et la sélection des fonctionnalités
  • 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.

Importance des MLOps dans les perspectives de carrière

Il y a une énorme concurrence dans science des données, et chaque année, des centaines et des milliers d'étudiants choisissent ce domaine car il offre un excellent champ d'activité.

Bien que le MLOps soit moins connu que la science des données, la grille salariale est comparable. Un data scientist aux États-Unis a un salaire de base médian de $119,000, tandis que les ingénieurs MLOps gagnent généralement environ 90,529 XNUMX $.

Les MLOps peuvent aider les organisations de toutes formes et tailles à développer des plans efficaces, à gérer et à réussir à l'avenir. En conséquence, l'importance de cette technique augmente à mesure que les données et la technologie continuent de dépasser de nouveaux sommets.

Ainsi, en tant qu'ingénieur MLOps, vous serez exposé à différentes tâches, telles que l'installation de modèles d'apprentissage automatique et la vérification de leur fonctionnement en production. Pour mettre le modèle en service, vous devez être capable 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 fonctionne le suivi d'un cours.

Inscrire

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

La meilleure partie est que vous pouvez terminer un seul cours, arrêter définitivement vos études ou annuler votre abonnement. Vous disposerez également d'un tableau de bord pour visualiser et suivre toutes vos inscriptions aux cours et votre progression.

Faire un projet pratique

Chaque spécialisation est accompagnée d'un projet pratique que vous devez réaliser pour suivre le cours de spécialisation MLOps et recevoir votre certificat authentique. Cependant, avant de commencer le cours de projet pratique, vous devez suivre tous les autres cours pour avoir des connaissances que vous pouvez appliquer au projet.

Obtenir le certificat

À la fin du cours, vous pouvez obtenir un certificat du cours fourni, que vous pouvez montrer 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

Cette activité Cours Udemy vous apprendra les bases de MLOps et explique comment MLOps résout les problèmes de ML traditionnel tout en améliorant l'adaptabilité et l'automatisation du processus de ML.

Cela couvre:

  • Les normes et les valeurs autour desquelles MLOps est construit
  • Pipelines pour la livraison continue, la formation continue et l'intégration continue dans les MLOps
  • Le cours MLOps a une gamme de niveaux de maturité
  • Comparaisons des plates-formes MLOps et de la pile d'outils

Ce cours d'Udemy est destiné aux scientifiques des données, aux ingénieurs ML, aux ingénieurs DevOps et à d'autres professionnels souhaitant apprendre le concept.

Deployment of Machine Learning Models: Udemy

Cette activité Cours de déploiement d'apprentissage automatique par Udemy vous apprend à faire passer vos modèles d'apprentissage automatique de la phase de recherche à une solution entièrement intégrée. De plus, le cours expliquera le déploiement du modèle 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 blocs-notes Jupyter en code de production, coder des packages, le publier sur une API et ajouter une livraison continue à l'aide de leçons vidéo divertissantes.

Le formateur parlera de l'idée de reproductibilité, de son importance et de la manière d'utiliser la gestion des versions, les référentiels de code et Docker pour maximiser la reproductibilité lors du déploiement. De plus, vous apprendrez le processus de déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique à partir d'un bloc-notes Jupyter vers des plates-formes et une infrastructure cloud tout en prenant CI / CD en compte.

Ce cours s'adresse à :

  • Data scientists qui souhaitent utiliser leur premier modèle d'apprentissage automatique
  • Scientifiques des données qui souhaitent devenir plus compétents dans le déploiement de modèles.
  • Personnes travaillant dans le développement de logiciels mais souhaitant passer à l'apprentissage automatique

MLOps Fundamentals: Coursera

Cette activité Cours Coursera découvrirez les outils MLOps utilisés pour installer, évaluer, exploiter et surveiller les systèmes ML de production sur Google Cloud Dans ce cours.

De plus, cela implique le déploiement, les tests, la surveillance et l'automatisation des systèmes ML. Les professionnels du ML peuvent utiliser des outils d'évaluation de modèles et de développement continu. Ils collaborent avec des scientifiques des données qui peuvent créer des modèles pour accélérer le déploiement des modèles les plus performants.

Que vas-tu 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 de ML
  • Configurer et configurer des environnements Google Cloud pour des MLOps fiables et efficaces
  • Réaliser workflows pour un apprentissage et une inférence fiables et reproductibles

MLOps Specialization: Coursera

Les Cours MLOps Coursera couvre les idées fondamentales d'apprentissage automatique et les connaissances pratiques du développement de logiciels contemporains et des rôles 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 en permanence en production. Le cours enseigne comment les systèmes de production doivent gérer des données en constante évolution, à l'image de la modélisation typique de l'apprentissage automatique.

Que vas-tu apprendre ?

  • Création d'un système de production ML complet, y compris la planification de projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement
  • Création d'un modèle de référence, résolution de la dérive des idées et construction d'un prototype pour une application d'apprentissage automatique en production
  • Apprendre à utiliser TensorFlow Extended pour mener à bien l'ingénierie et la transformation
  • Apprendre à utiliser des outils pour la provenance des données et les métadonnées de lignage, créer un cycle de vie des données et utiliser des schémas de données d'entreprise pour suivre l'évolution des données

MLOps Certification Training: CloudxLab

CloudxLab fournit ceci Cours de formation à la certification MLOps. En règle générale, il fait référence aux méthodes, aux compétences et à l'expertise du monde réel 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 consiste à le déployer et à 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.

Comprendre l'apprentissage automatique et les idées d'apprentissage approfondi sont cruciaux, mais vous devez également posséder une solide expertise en ingénierie de production. En plus de développer une expérience dans Technologies DevOps, ce cours approfondit l'apprentissage automatique et les méthodes d'apprentissage en profondeur. À la fin du cours, les étudiants apprendront à:

  • Créez un système d'apprentissage automatique du début à la fin.
  • En savoir plus sur 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
  • Apprenez à faire face aux difficultés de votre entreprise grâce à plusieurs techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur
  • Utilisation de Spark MLlib pour s'adapter à la formation de modèles distribués
  • Utilisez les pipelines CI/CD pour déployer vos modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel

Certified MLOps Course Training: 360 DigiTMG

Cette activité Cours MLOps couvre le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. La formation résulte de notre insatisfaction alors que nous travaillions sur des projets de conseil et tentions de mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique dans des contextes réels.

Les ingénieurs ML sont confrontés à différents défis lorsqu'ils travaillent sur un projet, comme "l'opérationnalisation" et la "production" du code. Pour de nombreux ingénieurs, il est assez difficile de déployer des modèles ML rapidement et efficacement car il n'existe pas de plate-forme ou d'ensemble de recommandations comme il en existe dans d'autres projets de génie logiciel.

Ce cours vous apprendra:

  • La demande de MLOps dans le domaine de la science des données
  • En savoir plus sur Docker et les avantages de la conteneurisation
  • En savoir plus sur TensorFlow Extended (TFX) et ses nombreux composants

MLOps Engineering on AWS

Cette activité Cours MLOps par AWS vous aidera à apprendre et à appliquer des procédures de style DevOps lors de la formation et du déploiement de modèles ML à l'aide de MLOps Engineering sur AWS.

De plus, vous apprendrez à fonctionner en équipe et à tirer parti des outils, de l'automatisation, des procédures et des 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 la pratique.

Professional Certificate in MLOps with AWS: EdX

Cette activité Cours EdX est une autre bonne option pour les amateurs de ML. Vous apprendrez à intégrer des capacités d'ingénierie de données et de science des données pour déployer des modèles d'apprentissage automatique via les opérations d'apprentissage automatique avec Amazon Cours Webservices.

Certificat professionnel en MLOps avec AWS :

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 des données et de produire des prédictions. Cette procédure est généralement automatisée ; ainsi, une expertise en ingénierie MLOps et IA est requise.

Pour ajouter plus, le cours vous aidera à apprendre à construire le pipeline pour surveiller plusieurs points de fonctionnement, tels que les données entrantes et les sorties de décision.

MLOps Course Certification: igmGuru

Cette activité « MLOps Cource » par 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 à l'utilisation de divers outils et techniques de production pour l'apprentissage automatique. Le cours fournit l'exposition requise aux principes fondamentaux de MLOps dont vous avez besoin pour développer la compétence du sujet, ce qui est essentiel pour garantir une carrière réussie dans l'IA.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Cette activité Cource par PluralSight se concentre sur la fourniture d'une connaissance approfondie des pratiques standard d'apprentissage automatique pour le déploiement, l'évaluation, la surveillance et l'exploitation de systèmes intégrés ML.

Divers outils d'exploitation d'apprentissage automatique seront présentés aux étudiants pendant le cours. En plus de comprendre les utilisations de ces outils, les stagiaires apprendront davantage les approches standard d'utilisation de ces outils. Le cours aidera les professionnels à intégrer un système ML à un processus métier.

Néanmoins, les stagiaires apprendront davantage à tester et à surveiller le système ML pour améliorer ses performances et éliminer les problèmes techniques. Vue plurielle propose une version d'essai gratuite de ce cours en ligne. Si vous aimez la version gratuite et souhaitez continuer le cours, achetez la version premium. L'essai gratuit dure dix jours et ne comprend que la section d'introduction du cours.

Conclusion

L'apprentissage automatique (ML) est une technologie de pointe qui rend les machines plus intelligentes et autonomes dans la prise de décision. Dans le passé, les machines fonctionnaient en fonction des apports humains. Mais un système intégré au ML peut fonctionner de manière indépendante sans intervention humaine et continue d'améliorer ses performances avec le temps en analysant les données et en apprenant.

Donc, si vous voulez entrer dans le domaine de science des données, l'apprentissage des opérations de ML (MLOps) est essentiel. Grâce à un cours 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 le travail de vos rêves et à gagner décemment.

Ainsi, choisissez un bon cours MLOps dans la liste ci-dessus, inscrivez-vous et commencez à apprendre.