Lär dig MLOps med dessa 10 kurser

av

MLOps föddes i korsningen mellan DevOps, Data Engineering och Machine Learning.

ML-system är experimentella, har ett större antal komponenter och är mer utmanande att konstruera och underhålla.

Om du har varit intresserad av maskininlärning eller djupinlärning kan du ha stött på MLOps.

Precis som DevOps är Machine Learning Operations (MLOps) nästa betydande steg som moderna företag tar.

Även om det delar ett liknande koncept med DevOps, implementeras det annorlunda.

MLOps förväntas växa enormt och nå 4 miljarder dollar i slutet av 2025.

Med den växande efterfrågan på MLOps ser fler och fler aspiranter fram emot att ta MLOps-kurser för att få bättre insikter i dessa verksamheter.

Så, om du är en av dem, låt oss förstå vad MLOps är och sedan komma in på listan över de 9 bästa MLOps-kurserna för att hjälpa dig lära dig och bemästra det.

Vad är MLOps?

MLOps fungerar som ett medium där datavetare och operationsspecialister kan arbeta tillsammans och kommunicera med hjälp av en uppsättning tekniker.

Implementering av maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller i expansiva produktionsmiljöer kan automatiseras för att förbättra kvaliteten och effektivisera hanteringsprocessen. Dessutom gör MLOps det enklare att anpassa modeller till affärskrav och regulatoriska standarder.

Du kan till och med släppa högpresterande ML-appar kontinuerligt i produktion i stor skala, tack vare MLOps. Det finns specifika krav för ML att skapa en ny livscykel vid sidan av de nuvarande SDLC- och CI/CD-processerna, vilket resulterar i ett effektivare arbetsflöde och bättre resultat.

De olika faserna av MLOps är:

  • Dataanalys
  • Datatransformation/beredning
  • Modellutbildning och utveckling
  • Modellvalidering

För att förbättra dig på MLOps behöver du omfattande kunskap, som blir mer tillgänglig med hjälp av en MLOps specialiseringskurs.

Varför överväga en MLOps specialiseringskurs?

Eftersom data är grunden för alla program skiljer sig maskininlärning från traditionell programvara. Dataservice, snarare än applikationsfunktionalitet, är fokus för kodens design. Dessutom är ML ett öppet, dynamiskt system.

Uppgiften startar inte förrän modellerna tas i bruk. Dessutom måste produktionsmodeller spåras, omskolas och omplaceras som svar på ändrade datasignaler för att bibehålla optimal prestanda. Implementering av maskininlärning kräver färdigheter oftare inom tekniska domäner som mjukvaruteknik och DevOps.

I en typisk MLOps-kurs kombineras de grundläggande idéerna för maskininlärning med den praktiska kunskapen om samtida mjukvaruutveckling och ingenjörsroller för att skapa maskininlärningsteknik för produktion.

Du kommer att lära dig om potentialen, svårigheterna och effekterna av maskininlärningsteknik inom olika utvecklings- och produktionsområden. Efter avslutad kurs skulle du kunna skapa banbrytande AI-lösningar och ta itu med verkliga problem. Förutom detta kommer du att vara beredd att:

  • Skapa ett komplett ML-produktionssystem, inklusive projektplanering, datakrav, modelleringstekniker och implementering
  • Skapa en baslinjemodell, lös idédrift och konstruera en prototyp.
  • Lär dig att designa datapipelines genom att skaffa, skrubba och validera datamängder
  • Använd TensorFlow Extended för att utföra funktionsutveckling, transformation och urval
  • Använd verktyg för datauppkomst och härstamningsmetadata, skapa en datalivscykel och använd affärsdatascheman för att spåra datautveckling

Studenter som följer en online MLOps-kurs kan också få MLOps ZoomCamp, där de kan komplettera lösningar i olika filer. Den täcker introduktion, implementering, praxis, projekt etc.

Betydelsen av MLOs i karriärmöjligheter

Det råder en massiv konkurrens inom datavetenskap, och varje år väljer hundratals och tusentals studenter detta område eftersom det erbjuder ett utmärkt jobbomfång.

Även om MLOps är mindre känt än datavetenskap, är löneskalan jämförbar. En dataforskare i USA har en mediangrundlön på 119 000 USD, medan MLOps-ingenjörer vanligtvis tjänar runt 90 529 USD.

MLOps kan stödja organisationer av alla former och storlekar i att utveckla effektiva planer, hantera och lyckas i framtiden. Som ett resultat ökar betydelsen av denna teknik när data och teknik fortsätter att överträffa nya höjder.

Så som MLOps-ingenjör kommer du att utsättas för olika uppgifter, som att installera modeller för maskininlärning och se till att de är operativa i produktionen. För att ta modellen i bruk måste du kunna förstå den maskininlärningsalgoritm som ligger till grund för den.

Hur fungerar en MLOps specialiseringskurs?

MLOps specialiseringskurser kan hjälpa elever att förvärva både praktiska och teoretiska färdigheter. Så här fungerar det att gå en kurs.

Skriva in

Du kan anmäla dig direkt till en online MLOps specialiseringskurs efter att du har valt den kurs du känner är rätt för dig. När du anmält dig till en kurs är du registrerad medlem.

Det bästa är att du bara kan avsluta en kurs, avbryta dina studier permanent eller avbryta din prenumeration. Du kommer också att få en instrumentpanel för att visualisera och spåra alla dina anmälningar till kurser och avancemang.

Gör ett praktiskt projekt

Varje specialisering kommer med ett praktiskt projekt som du måste göra för att slutföra MLOps specialiseringskurs och få ditt autentiska certifikat. Men innan du påbörjar den praktiska projektkursen måste du slutföra alla andra kurser för att ha kunskaper du kan tillämpa på projektet.

Få certifikatet

Efter avslutad kurs kan du få ett certifikat från den kurs som ges, som du kan visa upp för potentiella arbetsgivare och få ditt drömjobb.

Låt oss nu titta på några av de bästa MLOps-kurserna du kan ta.

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

Denna Udemy-kurs kommer att lära dig grunderna i MLOps och täcker hur MLOps löser problem med traditionell ML samtidigt som den förbättrar ML-processens anpassningsförmåga och automatisering.

Det täcker:

  • De standarder och värderingar som MLOps är uppbyggd kring
  • Pipelines för kontinuerlig leverans, kontinuerlig utbildning och kontinuerlig integration i MLOps
  • MLOps-kursen har en rad mognadsnivåer
  • Jämförelser av MLOps-plattformarna och verktygsstapeln

Den här kursen av Udemy är för datavetare, ML-ingenjörer, DevOps-ingenjörer och andra yrkesverksamma som vill lära sig konceptet.

Utplacering av maskininlärningsmodeller: Udemy

Denna kurs i maskininlärning av Udemy lär dig hur du överför dina maskininlärningsmodeller från forskningsstadiet till en helt integrerad lösning. Dessutom kommer kursen att förklara modellimplementering och hur det är användbart för din karriär.

Du kommer att lära dig varje steg i att bygga en modell i forskningsmiljön, hur man förvandlar Jupyter-anteckningsböcker till produktionskod, kodar paket, publicerar den till ett API och lägger till kontinuerlig leverans med hjälp av underhållande videolektioner.

Utbildaren kommer att prata om idén om reproducerbarhet, dess betydelse och hur man använder versionshantering, kodlager och Docker för att maximera reproducerbarheten under driftsättning. Dessutom kommer du att lära dig processen att distribuera en maskininlärningsmodell från en Jupyter-dator till molnplattformar och infrastruktur samtidigt som du tar hänsyn till CI/CD.

Denna kurs är för:

  • Datavetare som vill använda sin första maskininlärningsmodell
  • Dataforskare som vill bli mer skickliga på modellimplementering.
  • Människor som arbetar med mjukvaruutveckling men vill gå över till maskininlärning

MLOps Fundamentals: Coursera

Den här Coursera-kursen kommer att lära dig om MLOps-verktyg som används för att installera, utvärdera, driva och övervaka produktions-ML-system på Google Cloud i den här kursen.

Dessutom involverar det ML-systems driftsättning, testning, övervakning och automatisering. ML-proffs kan använda verktyg för modellutvärdering och kontinuerlig utveckling. De samarbetar med dataforskare som kan skapa modeller för att ge snabbhet i implementeringen av de bäst presterande modellerna.

Vad kommer du att lära dig?

  • Implementering av de nödvändiga teknologierna för effektiva MLO:s
  • Anta de mest effektiva CI/CD-procedurerna när du hanterar ML-system
  • Konfigurera och konfigurera Google Cloud-miljöer för pålitliga och effektiva MLOps
  • Implementera arbetsflöden för utbildning och slutsatser som är pålitliga och reproducerbara

MLOps Inriktning: Coursera

MLOps Coursera-kursen täcker grundläggande maskininlärningsidéer och praktisk kunskap om samtida mjukvaruutveckling och ingenjörsroller för att skapa maskininlärningsteknik för produktion.

Kursen täcker olika områden, inklusive konceptualisering, skapande och underhåll av integrerade system som ständigt körs i produktion. Kursen lär ut hur produktionssystem måste hantera ständigt föränderliga data, starkt till typisk maskininlärningsmodellering.

Vad kommer du att lära dig?

  • Skapa ett komplett ML-produktionssystem, inklusive projektplanering, datakrav, modelleringstekniker och implementering
  • Skapa en baslinjemodell, lösa idédrift och konstruera en prototyp för en produktionsbaserad maskininlärningsapplikation
  • Att lära sig att använda TensorFlow Extended för att utföra ingenjörskonst och transformation
  • Lär dig att använda verktyg för datauppkomst och härstamningsmetadata, skapa en datalivscykel och använda affärsdatascheman för att spåra datautveckling

MLOps certifieringsutbildning: CloudxLab

CloudxLab tillhandahåller denna MLOps-certifieringskurs. I allmänhet hänvisar det till metoderna, färdigheterna och den verkliga expertis som behövs för att utveckla dina maskininlärningsmodeller, implementera dem och hålla reda på.

Efter att ha tränat vår maskininlärningsmodell är nästa stora utmaning att distribuera och skala den i produktionen så att fler användare kan använda den. Du kommer att lära dig hur du använder verktygen och tillvägagångssätten effektivt genom den experimentella inlärningsprocessen.

Att förstå maskininlärning och djupgående inlärningsidéer är avgörande, men du måste också ha gedigen expertis med produktionstekniska färdigheter. Förutom att utveckla erfarenhet av DevOps-teknologier, fördjupar den här kursen djupt i maskininlärning och metoder för djupinlärning. Efter avslutad kurs kommer studenterna att lära sig att:

  • Skapa ett maskininlärningssystem från början till slut.
  • Lär dig mer om projektets omfattning, datakrav, modellering och implementering
  • Skapa pipelines för att förbättra modellutbildningsproceduren
  • Lär dig att hantera dina affärssvårigheter med flera tekniker för maskininlärning och djupinlärning
  • Använder Spark MLlib för att passa för distribuerad modellträning
  • Använd CI/CD-pipelines för att distribuera dina maskininlärningsmodeller till den verkliga världen

Certifierad MLOps-kursutbildning: 360 DigiTMG

Denna MLOps-kurs täcker implementering av maskininlärningsmodeller i stor skala. Utbildningen är resultatet av vårt missnöje när vi arbetar med konsultprojekt och försöker implementera maskininlärningsprojekt i verkliga miljöer.

ML-ingenjörer möter olika utmaningar när de arbetar med ett projekt, som att ”operationalisera” och ”producera” koden. För många ingenjörer är det ganska utmanande att distribuera ML-modeller snabbt och effektivt eftersom det inte finns någon plattform eller uppsättning rekommendationer som det finns i andra programvaruutvecklingsprojekt.

Denna kurs kommer att lära dig:

  • Efterfrågan på MLOs inom datavetenskapsområdet
  • Lär dig mer om Docker och fördelarna med containerisering
  • Lär dig mer om TensorFlow Extended (TFX) och dess många delar

MLOps Engineering på AWS

Denna MLOps-kurs av AWS hjälper dig att lära dig och tillämpa DevOps-liknande procedurer samtidigt som du tränar och distribuerar ML-modeller med hjälp av MLOps Engineering på AWS.

Dessutom kommer du att lära dig att arbeta i ett team och utnyttja verktyg, automation, procedurer och lagarbete för att stödja utvecklarna och driftpersonalen, DevOps-ingenjörer och ML-dataplattformsingenjörer som ansvarar för operationalisering av ML-modeller.

Du kommer att upptäcka hur du skapar en MLOps handlingsplan för ditt företag när kursen är över så att du kan gå från att studera till att göra.

Yrkescertifikat i MLOps med AWS: EdX

Denna EdX Cource är ett annat bra alternativ för ML-entusiaster. Du kommer att lära dig att integrera datateknik och datavetenskap för att distribuera modeller för maskininlärning genom kursen Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Det mesta av arbetet med att implementera AI-modeller involverar inte modellutveckling. Läroplanen kommer att introducera dig till att samarbeta med datavetare och implementera maskininlärningsmodeller som kan lära dig av data och producera förutsägelser. Denna procedur är i allmänhet automatiserad; därför krävs MLOps och AI ingenjörsexpertis.

För att lägga till mer kommer kursen att hjälpa dig att lära dig hur du konstruerar pipelinen för att övervaka flera operationspunkter, såsom inkommande data och beslutsutdata.

MLOps kurscertifiering: igmGuru

Denna MLOps-kurs av igmGuru syftar till att instruera deltagarna i att skapa maskininlärningsmodeller för massproduktion.

Individer får förbättrad utbildning i att använda olika verktyg och produktionstekniker för maskininlärning. Kursen ger den exponering som krävs för MLOs grunder du behöver för att utveckla ämneskompetens, vilket är avgörande för att garantera en framgångsrik karriär inom AI.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Denna kurs av PluralSight fokuserar på att ge djupgående kunskaper om standardmetoder för maskininlärning för att distribuera, utvärdera, övervaka och driva ML-integrerade system.

Olika verktyg för maskininlärning kommer att introduceras för studenterna under kursen. Förutom att förstå användningen av dessa verktyg kommer praktikanter att lära sig standardmetoder för att använda dessa verktyg. Kursen kommer att hjälpa yrkesverksamma att integrera ett ML-system med en affärsprocess.

Ändå kommer praktikanterna att lära sig att testa och övervaka ML-systemet för att förbättra dess prestanda och eliminera tekniska fel. PluralSight erbjuder en gratis testversion av denna onlinekurs. Om du gillar gratisversionen och vill fortsätta med kursen, köp premiumversionen. Den kostnadsfria provperioden är i tio dagar och inkluderar endast den inledande delen av kursen.

Slutsats

Machine Learning (ML) är en banbrytande teknik som gör maskiner smartare och självbärande beslutsfattande. Förr brukade maskiner prestera enligt mänskliga insatser. Men ett ML-integrerat system kan fungera självständigt utan mänsklig inblandning och fortsätter att förbättra sin prestanda med tiden genom att analysera data och lära sig.

Så om du vill komma in på området datavetenskap är det viktigt att lära dig ML Operations (MLOps). Genom en MLOps-kurs kan du lära dig grunderna i ML-operationer och rensa bort dina tvivel och missuppfattningar. Det kommer också att hjälpa dig att få ditt drömjobb och tjäna anständigt.

Välj därför en bra MLOps-kurs från listan ovan, anmäl dig till den och börja lära dig.