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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Einsatz, GitHub, Feinabstimmung, Datenverwaltung, Python-Programmierung, Cloud Computing, DevOps, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Datentechnik, Einheitliche Prüfung, AWS SageMaker, Datenanalyse, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), NumPy, Pandas (Python-Paket), Große Daten, Cloud-Bereitstellung, GitHub Kopilot, Gesicht umarmen
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Einsatz, Modell Ausbildung, Kontinuierliche Überwachung, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenpflege, Bereitstellung von Anwendungen, Daten-Synthese, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Qualität der Daten, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Integrität der Daten, Unstrukturierte Daten, Systemüberwachung, Modell-Optimierung, Validierung von Daten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenerhebung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Model Deployment, AI Orchestration, AI Workflows, Generative AI, Google Cloud Platform, Data Modeling, Continuous Monitoring, Data Pipelines, Model Training, Feature Engineering, Model Optimization, DevOps, Agentic Workflows, Generative AI Agents, Cloud Deployment, Devops Tools, Data Store, Continuous Deployment
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, Modell-Einsatz, Modell Ausbildung, Kontinuierliche Bereitstellung, AI-Arbeitsabläufe, DevOps, Bewertung des Modells, Devops-Werkzeuge, Google Cloud-Plattform, Automatisierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Cloud-Bereitstellung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Einsatz, GitHub, Verantwortungsvolle AI, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud-natives Computing, AI-Arbeitsabläufe, Angewandtes maschinelles Lernen, DevOps, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Cloud-Lösungen, Große Daten, Serverloses Rechnen, Befehlszeilenschnittstelle, Web-Frameworks, Rust (Programmiersprache), GitHub Kopilot, Containerisierung, Gesicht umarmen
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Fine-tuning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Data Infrastructure, Data Preprocessing, Model Optimization
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Modell-Einsatz, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Abruf-erweiterte Erzeugung, Generative KI, Auszug, Vektordatenbanken, Databricks, Transformieren, OpenAI, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Laden Sie, OpenAI-API, Generative Modellarchitekturen, Prompt-Muster, Daten-Seen, ChatGPT, Amazonas-Felsen, Leistungsoptimierung, Gesicht umarmen, Apache Airflow
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Regression Testing, Kubernetes, Docker (Software), Feature Engineering, Containerization, Software Documentation, Data Pipelines, Git (Version Control System), Apache Airflow, Technical Documentation, Microservices, CI/CD, Unit Testing, API Design, Decision Intelligence, Performance Metric, Python Programming, Version Control
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Agentische Systeme, Modell-Einsatz, LangGraph, BeeAI, AI-Arbeitsabläufe, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Kubernetes, Docker (Software), CrewAI, Devops-Werkzeuge, Google Cloud-Plattform, Agentische Arbeitsabläufe, Generative AI-Agenten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Cloud-Plattformen, Skalierbarkeit, Cloud-Bereitstellung, Containerisierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Amazon Web Services, AI Workflows, Model Deployment, Machine Learning Methods, Machine Learning, Applied Machine Learning
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Modellierung großer Sprachen, Überwachtes Lernen, Verantwortungsvolle AI, Versionskontrolle, Bewertung des Modells, Google Cloud-Plattform, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Edureka
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), DevOps, CI/CD, Continuous Deployment, Devops Tools, Continuous Integration, Application Deployment, Application Lifecycle Management, Kubernetes, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Docker (Software), Containerization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Apache Kafka, Amazon Web Services
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Hochwertige kostenlose MLOPS Kurse, mit denen Sie noch heute beginnen können.
Die am besten bewerteten MLOPS Kurse werden von Duke University auf Coursera angeboten.
Erwerben Sie ein Zertifikat in MLOPS von führenden Universitäten und Unternehmen.
MLOps, oder Machine Learning Operations, ist eine Reihe von Praktiken, die darauf abzielen, Modelle des Maschinellen Lernens in der Produktion zuverlässig und effizient bereitzustellen und zu pflegen. Es kombiniert Maschinelles Lernen, DevOps und Data Engineering, um den Prozess der Bereitstellung von Modellen von der Entwicklung bis zur Bereitstellung zu optimieren. Die Bedeutung von MLOps liegt in seiner Fähigkeit, die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Operations-Teams zu verbessern und sicherzustellen, dass Modelle für maschinelles Lernen nicht nur erstellt, sondern auch effektiv in Geschäftsprozesse integriert werden. Dies führt zu einer verbesserten Modellleistung, kürzeren Bereitstellungszeiten und letztlich zu einer besseren Entscheidungsfindung auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse.
Im Bereich der MLOps gibt es eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten. Positionen wie MLOps Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer und KI Operations Manager sind üblich. Diese Rollen beinhalten in der Regel Aufgaben wie die Bereitstellung von Modellen, Überwachung und Optimierung sowie die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um sicherzustellen, dass die Lösungen für Maschinelles Lernen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Die Nachfrage nach MLOps-Fachleuten steigt, da Unternehmen zunehmend auf maschinelles Lernen setzen, um Innovation und Effizienz zu fördern.
Um im Bereich MLOps erfolgreich zu sein, sollten Sie eine Mischung aus technischen und Soft skills entwickeln. Zu den technischen Schlüsselqualifikationen gehören die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R, Vertrautheit mit Frameworks für Maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch sowie Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure. Darüber hinaus kann das Verständnis von DevOps-Praktiken, Versionskontrollsystemen und Containerisierungstechnologien wie Docker von Vorteil sein. Soft skills wie Problemlösung, Kommunikation und Teamarbeit sind ebenfalls unerlässlich, da MLOps häufig die Zusammenarbeit verschiedener Teams erfordert.
Es gibt mehrere Online-Kurse, die Sie beim Erlernen von MLOps unterstützen. Erwähnenswert sind der Kurs MLOps | Machine Learning Operations Spezialisierung und der Kurs Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Kurs. Diese Kurse decken grundlegende Konzepte und praktische Anwendungen ab und vermitteln Ihnen die Fähigkeiten, die Sie zur Implementierung von MLOps in realen Szenarien benötigen.
Ja. Sie können MLOps auf Coursera auf zwei Arten kostenlos erlernen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in MLOps erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um MLOps effektiv zu erlernen, sollten Sie zunächst eine solide Grundlage in Konzepten und Praktiken des Maschinellen Lernens schaffen. Anschließend können Sie Spezialisierungskurse besuchen, die sich auf MLOps-Tools und -Techniken konzentrieren. Engagieren Sie sich in praktischen Projekten, um das Gelernte anzuwenden, und erwägen Sie die Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten oder die Teilnahme an Online-Communities, um Wissen und Erfahrungen auszutauschen. Kontinuierliches Lernen durch Kurse, Workshops und praktische Anwendungen wird Ihnen helfen, in diesem sich schnell entwickelnden Bereich auf dem Laufenden zu bleiben.
MLOps-Kurse decken in der Regel einen Bereich von Themen ab, darunter den Lebenszyklus des Maschinellen Lernens, Strategien zur Bereitstellung von Modellen, Überwachung und Wartung von Modellen sowie die Integration des Maschinellen Lernens in Geschäftsprozesse. Sie können auch etwas über spezifische Tools und Plattformen lernen, die in MLOps verwendet werden, wie MLflow, Kubernetes und Cloud-Dienste wie AWS und Azure. Diese Themen vermitteln ein umfassendes Verständnis dafür, wie man Modelle des Maschinellen Lernens effektiv verwaltet.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern im Bereich MLOps gibt es Kurse wie MLOps Platforms: Amazon SageMaker und Azure ML und AWS: Maschinelles Lernen \& MLOps Foundations sind eine ausgezeichnete Wahl. Diese Kurse sind so konzipiert, dass sie Teams mit den notwendigen Fähigkeiten ausstatten, um MLOps-Praktiken zu implementieren und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation innerhalb der Organisation zu fördern.