Les cours en MLOps peuvent vous aider à comprendre comment déployer, superviser et faire évoluer des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez développer des compétences en pipelines, automatisation, surveillance, documentation et bonnes pratiques de production. Beaucoup de cours utilisent des environnements réels pour illustrer les workflows.

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: 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, Data Store, Continuous Deployment, Data Preprocessing, Forecasting
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: Big Data, IA responsable, Apprentissage automatique, Analyse des données, Programmation Python, AWS SageMaker, Déploiement du modèle, GitHub, Programmation en Python, Tests unitaires, Gestion des données, Microsoft Azure, NumPy, Copilote GitHub, Visage étreint, MLOps (Machine Learning Operations), DevOps, Informatique en nuage, Pandas (paquetage Python), L'IA responsable, Mise au point, Déploiement dans le nuage
Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Contrôle continu, Validation des données, Déploiement du modèle, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Optimisation du modèle, Qualité des données, Modèle de formation, Surveillance du système, MLOps (Machine Learning Operations), Déploiement des applications, Maintenance des données, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement continu, Synthèse des données, Prétraitement de données, Données non structurées, Collecte des données, Prétraitement des données, Données Validation des données, Collecte de données, Intégrité des données
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Déploiement du modèle, Évaluation du modèle, Google Cloud Platform, Modèle de formation, MLOps (Machine Learning Operations), Workflows d'IA, DevOps, Automatisation, Déploiement continu, CI/CD
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: 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
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: ChatGPT, Déploiement du modèle, Databricks, IA générative, Modélisation des grandes langues, Ingénierie de requête, Visage étreint, MLOps (Machine Learning Operations), API OpenAI, Motifs de l'invitation, La roche-mère de l'Amazonie, Candidature au LLM, Ingénierie rapide, Lacs de données, Optimisation des performances, Génération assistée par récupération, Flux d'air Apache, Extrait, Architectures de modèles génératifs, OpenAI, Bases de données vectorielles
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: Conteneurisation, Big Data, IA responsable, L'informatique sans serveur, Apprentissage automatique, Déploiement du modèle, L'informatique en nuage, GitHub, Cadres Web, Copilote GitHub, Visage étreint, MLOps (Machine Learning Operations), Workflows d'IA, Solutions pour l'informatique en nuage, Interface de ligne de commande, Déploiement des applications, DevOps, Apprentissage automatique appliqué, Rust (langage de programmation), L'IA responsable, Informatique sans serveur
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Board Infinity
Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, AWS SageMaker, MLOps (Machine Learning Operations), Serverless Computing, Google Cloud Platform, Cloud Deployment, AI Integrations, Docker (Software), Cloud Platforms, Containerization, Cloud Computing, Application Deployment, Amazon Web Services, Restful API, DevOps, CI/CD, Microsoft Azure, Devops Tools, Continuous Integration, API Design
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Amazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Amazon Web Services, AI Workflows, Model Deployment, Machine Learning Methods, Machine Learning, Applied Machine Learning
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, LLM Application, Large Language Modeling, Google Cloud Platform, Model Training, MLOps (Machine Learning Operations), Fine-tuning, Model Evaluation, Version Control, Supervised Learning
Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Compétences que vous acquerrez: 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, Performance Metric, Python Programming, Version Control, Verification And Validation
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Containerization, AI Workflows, Model Deployment, Generative AI Agents, LangGraph, Agentic Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CrewAI, Devops Tools, BeeAI, Docker (Software), Cloud Deployment, Agentic systems, Google Cloud Platform, Cloud Platforms, Kubernetes, Applied Machine Learning, Scalability
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
Cours gratuits de MLOPS de haute qualité que vous pouvez commencer dès aujourd'hui.
Cours de MLOPS les mieux notés proposés par Duke University sur Coursera.
Obtenez un certificat en MLOPS des meilleures universités et entreprises.
MLOps, ou Apprentissage automatique Operations, est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et à maintenir les modèles d'apprentissage automatique en production de manière fiable et efficace. Il combine l'apprentissage automatique, DevOps et l'ingénierie des données pour rationaliser le processus consistant à faire passer les modèles du développement au déploiement. L'importance de MLOps réside dans sa capacité à améliorer la collaboration entre les data scientists et les équipes d'exploitation, en veillant à ce que les modèles d'apprentissage automatique soient non seulement construits, mais aussi efficacement intégrés dans les processus métier. Cela permet d'améliorer les performances des modèles, d'accélérer les délais de déploiement et, en fin de compte, de prendre de meilleures décisions basées sur les données.
Il existe une grande variété d'opportunités d'emploi dans le domaine des MLOps. Des postes tels que ingénieur MLOps, ingénieur Apprentissage automatique, ingénieur des données et responsable des opérations IA sont courants. Ces rôles impliquent généralement des responsabilités telles que le déploiement, la surveillance et l'optimisation des modèles, ainsi que la collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour s'assurer que les solutions d'apprentissage automatique s'alignent sur les objectifs de l'entreprise. La demande de professionnels MLOps augmente car les organisations s'appuient de plus en plus sur l'apprentissage automatique pour stimuler l'innovation et l'efficacité.
Pour réussir dans le MLOps, vous devez développer un mélange de compétences techniques et générales. Les compétences techniques clés comprennent la maîtrise des langages de programmation tels que Python et R, la familiarité avec les frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch, et l'expérience des plateformes cloud telles que AWS ou Azure. En outre, la compréhension des pratiques DevOps, des systèmes de contrôle de version et des technologies de conteneurisation comme Docker peut être bénéfique. Les compétences générales telles que la résolution de problèmes, la communication et le travail d'équipe sont également essentielles, car le MLOps nécessite souvent une collaboration entre diverses équipes.
Plusieurs cours en ligne sont disponibles pour vous aider à apprendre MLOps. Parmi les options notables, citons la spécialisation MLOps | Apprentissage automatique Operations et le cours Apprentissage automatique Operations (MLOps) : Getting Started. Ces cours couvrent les concepts fondamentaux et les applications pratiques, vous permettant d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre les MLOps dans des scénarios réels.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre les MLOps sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en MLOps, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez mettre à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre MLOps efficacement, commencez par construire une base solide dans les concepts et les pratiques de l'apprentissage automatique. Vous pouvez ensuite explorer des cours spécialisés qui se concentrent sur les outils et les techniques de MLOps. Engagez-vous dans des projets pratiques pour appliquer ce que vous avez appris, et envisagez de collaborer avec des pairs ou de rejoindre des communautés en ligne pour partager vos connaissances et vos expériences. L'apprentissage continu par le biais de cours, d'ateliers et d'applications réelles vous aidera à rester à jour dans ce domaine qui évolue rapidement.
Les cours de MLOps couvrent généralement un éventail de sujets, y compris le cycle de vie de l'apprentissage automatique, les stratégies de déploiement de modèles, la surveillance et la maintenance des modèles, et l'intégration de l'apprentissage automatique dans les processus métier. Vous pouvez également en apprendre davantage sur les outils et les plateformes spécifiques utilisés dans le cadre du MLOps, tels que MLflow, Kubernetes et les services de cloud comme AWS et Azure. Ces sujets permettent de comprendre comment gérer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.
Pour la formation et le perfectionnement des employés dans le domaine des MLOps, des cours tels que MLOps Platforms : Amazon SageMaker et Azure ML et AWS : Apprentissage automatique \& MLOps Foundations sont d'excellents choix. Ces cours sont conçus pour doter les équipes des compétences nécessaires pour mettre en œuvre les pratiques MLOps, en favorisant une culture d'amélioration continue et d'innovation au sein de l'organisation.