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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


  • K

    KodeKloud

    ML Model Development and Tracking: Hands-on Guide

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Test Data, Model Evaluation, Data Synthesis, Development Environment, Claims Processing, Application Deployment, Record Keeping, Computer Hardware

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Pipelines, Apache Airflow, MLOps (Machine Learning Operations), Service Level, AI Orchestration, Data Store, Data Transformation, Change Control, Key Performance Indicators (KPIs)

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Machine Learning with Databricks and MLflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Databricks, Apache Spark, Model Evaluation, Hugging Face, Data Architecture, Recurrent Neural Networks (RNNs), LLM Application, Data Science, Data Mining, Mathematical Modeling, Scala Programming, Continuous Monitoring, Rust (Programming Language), Lean Six Sigma, Statistical Inference, Artificial Intelligence, Functional Testing, Exploratory Data Analysis, Programming Principles

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Building Trustworthy AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Responsible AI, Threat Modeling, Governance Risk Management and Compliance, Compliance Management, Data Ethics, Data Governance, Model Evaluation, Reinforcement Learning, Risk Management, Prompt Engineering, Governance, Regulatory Compliance, Security Testing, MLOps (Machine Learning Operations), MITRE ATT&CK Framework, Continuous Monitoring, Ethical Standards And Conduct, Large Language Modeling, Vulnerability Assessments

    ★ 3.6 (12) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • K

    KodeKloud

    Data Engineering Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Apache Kafka, Apache Airflow, Apache Spark, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Pipelines, Distributed Computing, Real Time Data, DevOps, Data Processing, Feature Engineering, CI/CD, Pandas (Python Package), Continuous Integration

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Automate ML Pipelines for Peak Performance

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, Model Optimization, Model Training, Workflow Management, Predictive Modeling

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Essential Guide to LLMOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Processing, Model Deployment, AI Workflows, Model Training, Responsible AI, Model Optimization, Generative AI, Scalability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Monitoring, Artificial Intelligence, Data Collection

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • W

    Whizlabs

    Fundamentals of Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Unsupervised Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Model Evaluation, Model Training, Data Preprocessing, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Computing, Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Cloud Solutions, Deep Learning, Data Processing

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Real-World-Anwendungen und Modellbereitstellung in Java

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Java, Künstliche Intelligenz, Spring Boot, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Spring Framework, CI/CD, Föderiertes Lernen, AI-Sicherheit, Management von Unternehmensanwendungen, Java Programmierung, Java-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Kontinuierliche Bereitstellung, Jenkins, Modell-Einsatz, Reinforcement Learning

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Orchestrate, Analyze, and Evaluate AI Deployments

    Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, Continuous Deployment, Continuous Delivery, DevOps, Containerization, Performance Analysis, Performance Metric, Performance Measurement, Artificial Intelligence, Application Performance Management, Operational Analysis, Conversion Funnel Analysis, Continuous Monitoring, Root Cause Analysis

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    ML Pipelines on Google Cloud - Português

    Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Airflow, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Model Deployment, Tensorflow, Continuous Deployment, AI Workflows, Metadata Management, Model Training, Model Optimization, AI Orchestration, Data Preprocessing, Model Evaluation

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    ML Concepts, Models & Workflow Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Java Programming, Java, Feature Engineering, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Model Optimization, Deep Learning, Data Pipelines

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

1…8910…35

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • ML Model Development and Tracking: Hands-on Guide: KodeKloud
  • Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines: Coursera
  • Machine Learning with Databricks and MLflow: Pragmatic AI Labs
  • Building Trustworthy AI: Coursera
  • Data Engineering Essentials: KodeKloud
  • Automate ML Pipelines for Peak Performance: Coursera
  • Essential Guide to LLMOps: Packt
  • Fundamentals of Machine Learning: Whizlabs
  • Real-World-Anwendungen und Modellbereitstellung in Java: Board Infinity
  • Orchestrate, Analyze, and Evaluate AI Deployments: Coursera

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