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Cours en MLOps

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.

Cours et certificats populaires en MLOps


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    D

    Duke University

    MLOps | Machine Learning Operations

    Compétences que vous acquerrez: AWS SageMaker, DevOps, Programmation Python, Copilote GitHub, Microsoft Azure, Mise au point, Tests unitaires, Déploiement dans le nuage, Visage étreint, Analyse des données, Ingénierie des données, Déploiement du modèle, Pandas (paquetage Python), GitHub, Informatique en nuage, Apprentissage automatique, NumPy, Gestion des données, MLOps (Machine Learning Operations), Big Data

    4,1
    évaluation, 4,1 sur 5 étoiles
    ·
    639 avis

    Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    L'apprentissage automatique en production

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

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    3,4 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps) on 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, Cloud Deployment, Devops Tools, Data Store, Continuous Deployment

    4
    évaluation, 4 sur 5 étoiles
    ·
    509 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Opérations d'apprentissage automatique (MLOps) : Pour commencer

    Compétences que vous acquerrez: CI/CD, DevOps, Automatisation, Évaluation du modèle, Google Cloud Platform, Déploiement dans le nuage, Modèle de formation, Déploiement du modèle, Workflows d'IA, Déploiement continu, MLOps (Machine Learning Operations), Outils Devops

    4
    évaluation, 4 sur 5 étoiles
    ·
    488 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    M

    Microsoft

    Microsoft AI & ML Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Fine-tuning, Unsupervised Learning, 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, Generative AI Agents, Data Preprocessing, Model Optimization

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    401 avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

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    Essai gratuit
    D

    Duke University

    DevOps, DataOps, MLOps

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

    4,1
    évaluation, 4,1 sur 5 étoiles
    ·
    234 avis

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

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    D

    Duke University

    Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

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

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    348 avis

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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    C

    Coursera

    Gradient to Production: MLOps & Model Serving

    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

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    A

    Amazon Web Services

    Developing Machine Learning Solutions

    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

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    130 avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Packt

    Agents d'IA et MLOps pour une IA prête à produire

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique appliqué, LangGraph, Flux de travail agentiques, Agents génératifs d'IA, BeeAI, Plates-formes d'informatique en nuage, Kubernetes, Google Cloud Platform, Déploiement dans le nuage, Conteneurisation, Déploiement du modèle, Docker (Logiciel), Systèmes agentiques, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Workflows d'IA, CrewAI, MLOps (Machine Learning Operations), Évolutivité, Outils Devops

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    E

    Edureka

    MLOps Foundations

    Compétences que vous acquerrez: 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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    LLMOps

    Compétences que vous acquerrez: Mise au point, Évaluation du modèle, Google Cloud Platform, Candidature au LLM, Modèle de formation, Contrôle des versions, L'IA responsable, Modélisation des grandes langues, Apprentissage supervisé, MLOps (Machine Learning Operations)

    4
    évaluation, 4 sur 5 étoiles
    ·
    39 avis

    Débutant · Projet · Moins de 2 heures

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Les meilleurs cours de MLOPS gratuits

Cours gratuits de MLOPS de haute qualité que vous pouvez commencer dès aujourd'hui.

  1. 1
    Developing Machine Learning Solutions
    Amazon Web ServicesDébutant1 à 4 semaines4.5(130)Gratuit
  2. 2
    LLMOps
    DeepLearning.AIDébutantMoins de 2 heures4.0(39)Gratuit

Les meilleurs cours de MLOPS de Duke University

Cours de MLOPS les mieux notés proposés par Duke University sur Coursera.

  1. 1
    MLOps | Machine Learning Operations
    Duke UniversityAvancées3 à 6 mois4.1(639)Duke University
  2. 2
    DevOps, DataOps, MLOps
    Duke UniversityAvancées1 à 3 mois4.1(234)Duke University
  3. 3
    Large Language Model Operations (LLMOps)
    Duke UniversityDébutant3 à 6 mois4.4(348)Duke University

Les meilleurs programmes de certificat en MLOPS

Obtenez un certificat en MLOPS des meilleures universités et entreprises.

  1. 1
    Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud
    Google CloudIntermédiaire3 à 6 mois4.0(509)Specialization
  2. 2
    Microsoft AI & ML Engineering
    MicrosoftIntermédiaire3 à 6 mois4.5(401)Professional Certificate
  3. 3
    Gradient to Production: MLOps & Model Serving
    CourseraIntermédiaire3 à 6 mois5.0(5)Specialization

Questions fréquentes sur Mlops

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 :

  1. Prévisualisez le premier module de nombreux cours MLOps gratuitement. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

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.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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