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MLOps-Kurse

MLOps-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Modelle bereitgestellt, überwacht und skaliert werden. Sie können Fähigkeiten in Automatisierung, Pipeline-Aufbau, Modelltracking und Infrastruktur aufbauen. Viele Kurse stellen Werkzeuge und Workflows vor, die den úbergang von Modellen in produktive Umgebungen unterstützen.

Beliebte MLOps Kurse & Zertifikate


  • G

    Google Cloud

    Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Unstructured Data, Big Data, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Model Training, Deep Learning, Data Pipelines, Machine Learning, Jupyter, Artificial Intelligence, Prototyping

    ★ 4.7 (47) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Pearson

    AWS Certified Machine Learning - Specialty

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Model Deployment, Exploratory Data Analysis, Data Engineering, Model Evaluation, Cloud Deployment, Data Preprocessing, Data Analysis, Data Wrangling, Model Optimization, Amazon Redshift, Machine Learning Software, Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon CloudWatch, Application Deployment, AWS Kinesis, Data Pipelines, Extract, Transform, Load

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Deep Learning Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Fine-tuning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Model Training, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Natural Language Processing, Debugging, Containerization, Kubernetes, Docker (Software), Distributed Computing, Performance Tuning, Tensorflow, Deep Learning, Cloud Computing, Data Pipelines

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • S

    Starweaver

    GenAI Data and Analytics Academy

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Fine-tuning, Generative AI Agents, Retrieval-Augmented Generation, CrewAI, AI Orchestration, Prompt Engineering Tools, AI Enablement, Vector Databases, Agentic Workflows, AI Workflows, Model Deployment, AI Personalization, Generative AI, Transfer Learning, Agentic systems, MLOps (Machine Learning Operations), Python Programming, System Monitoring, Engineering

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • W

    Whizlabs

    Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, MLOps (Machine Learning Operations), Data Science, Machine Learning, Prompt Engineering Tools, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Store, AI Workflows, Apache Spark, Data Strategy, Data Import/Export, Azure Synapse Analytics, Cloud Computing, Fine-tuning, Data Pipelines, Continuous Monitoring, Data Preprocessing, Scalability, Development Environment

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Microservices Architecture for AI Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Retrieval-Augmented Generation, Model Deployment, LLM Application, LangChain, Large Language Modeling, Microservices, Test Driven Development (TDD), Software Architecture, Scalability, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Cloud Computing Architecture, API Design, Site Reliability Engineering, Kubernetes, Prompt Engineering, Containerization, Infrastructure as Code (IaC), Python Programming, Performance Analysis

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Production AI Model Development and Ethics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Model Deployment, Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Model Evaluation, Data Ethics, PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Data Pipelines, Deep Learning, Software Documentation, Technical Documentation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    ML Model Training & Validation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Model Evaluation, Systems Design, Transfer Learning, Data Preprocessing, Data Quality, Feature Engineering, Deep Learning, Python Programming, Data Validation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Software Engineering, Debugging, Supervised Learning, Git (Version Control System), Performance Metric, Statistical Analysis

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Processing, Model Deployment, Data Pipelines, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Analytics, Database Development, Data Infrastructure, Data Architecture, Data Analysis, Security Controls, Machine Learning, Data Modeling, Cloud Security, Data Visualization, Interactive Data Visualization, Data Storage Technologies, Disaster Recovery

    ★ 4.7 (14) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Threat Modeling, Feature Engineering, Anomaly Detection, Data Visualization, Data Presentation, MLOps (Machine Learning Operations), Agentic Workflows, Interactive Data Visualization, AI Orchestration, AI Security, A/B Testing, Generative AI Agents, Threat Management, Model Optimization, Open Web Application Security Project (OWASP), Technical Communication, Agentic systems, Continuous Monitoring, CI/CD, Reinforcement Learning

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • W

    Whizlabs

    Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Generative AI-Agenten, Generative Modellarchitekturen, Künstliche Intelligenz, Prompt Engineering Tools, Generative KI, Maschinelles Lernen, Abruf-erweiterte Erzeugung, AI-Arbeitsabläufe, Verantwortungsvolle AI, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Multimodale Aufforderungen, Amazon Webdienste, Amazon Web Services, Prompt-Muster, AI-Sicherheit, Amazonas-Felsen, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Schnelles Engineering, AWS SageMaker

    ★ 4.3 (16) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    Core generative models and techniques

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, MLOps (Machine Learning Operations), Generative Adversarial Networks (GANs), Model Deployment, Model Evaluation, Microsoft Azure, Model Training, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Image Analysis, Forecasting, Prototyping

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español: Google Cloud
  • AWS Certified Machine Learning - Specialty: Pearson
  • Deep Learning Engineering: Coursera
  • GenAI Data and Analytics Academy: Starweaver
  • Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate: Whizlabs
  • Microservices Architecture for AI Systems: Coursera
  • Production AI Model Development and Ethics: Coursera
  • ML Model Training & Validation: Coursera
  • Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版: Google Cloud
  • Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC: Coursera

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  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Datenanalyse-Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
  • Google-Projektmanagement-Zertifikat
  • Google UX-Design-Zertifikat
  • IBM AI Engineering Zertifikat
  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Data Science-Zertifikat
  • Intuit Academy Zertifikat Buchhaltung

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