学习MLOps，选择这10门课程

MLOps在DevOps、数据工程和机器学习的交汇处诞生。

ML系统是实验性的，具有更多的组件，并且更难以构建和维护。

如果你投入了深度学习，你可能会遇到MLOps。

像DevOps一样，机器学习运营（MLOps）是现代公司正在采取的下一个重要举措。

虽然它与DevOps有类似的概念，但实施方式不同。

预计MLOps在2025年底前将大幅增长并达到 $4 billion。

随着对MLOps的需求不断增长，越来越多的有志者期待参加MLOps课程，以更好地了解和掌握这些运营。

所以，如果你是其中之一，让我们先了解一下MLOps，然后再看看前9个MLOps课程的列表，以帮助你学习和掌握它。

MLOps是什么？

MLOps充当一个媒介，数据科学家和运营专家可以在其中使用一套技术共同工作和沟通。

在广阔的生产环境中实施机器学习和深度学习模型可以自动化以提高质量并简化管理过程。此外，MLOps使得将模型与业务需求和法规标准对齐变得更简单。

多亏了MLOps，你甚至可以持续发布高性能的机器学习应用到生产环境中。对于ML来说，要创建一个新的生命周期，同时与当前的SDLC和CI/CD流程相结合，这将带来更有效的工作流程和更好的结果。

MLOps的不同阶段包括：

• Data analysis
• 数据转换/准备
• 模型训练和开发
• 模型验证

要在MLOps方面有所提高，你需要全面的知识，而通过MLOps专业课程的帮助，这变得更容易。

为什么考虑MLOps专业课程？

由于数据是所有程序的基础，机器学习与传统软件有所不同。代码的设计关注的是数据服务，而不是应用功能。此外，ML是一个开环、动态系统。

任务直到模型投入使用才开始。此外，为了保持最佳性能，生产模型必须根据不断变化的数据信号进行跟踪、重新训练和重新部署。机器学习部署要求更频繁地具备技术领域（如软件工程和DevOps）的技能。

在典型的MLOps课程中，机器学习的基本概念与当代软件开发和工程角色的实践知识相结合，以创建用于生产的机器学习工程。

你将了解机器学习工程在不同开发和生产领域的潜力、挑战和影响。完成课程后，你将能够创建尖端的AI解决方案并解决现实世界的问题。除此之外，你还将准备好：

• 创建完整的ML生产系统，包括项目规划、数据需求、建模技术和部署
• 创建基准模型，解决概念漂移并构建原型。
• 学会通过获取、清洗和验证数据集来设计数据流水线
• 利用TensorFlow Extended进行特征工程、转换和选择
• 使用数据来源和血统元数据工具，创建数据生命周期并利用业务数据模式跟踪数据演变

参加在线MLOps课程的学生还可以获得MLOps ZoomCamp，在其中可以完成不同文件的解决方案。它涵盖了介绍、部署、实践、项目等内容。

MLOps在职业前景中的重要性

每年都有成千上万的学生选择data science这个领域，因为它提供了极好的工作前景，所以在data science有着激烈的竞争。

虽然MLOps比数据科学的知名度较低，但薪资水平相当。在美国，数据科学家的中位数基本工资为119,000美元，而MLOps工程师的工资通常约为90,529美元。

MLOps可以支持各种规模的组织制定有效的计划，管理并在未来取得成功。因此，随着数据和技术不断超越新的高度，这种技术的重要性也在增加。

因此，作为一名MLOps工程师，您将接触到不同的任务，例如安装机器学习模型并确保其在生产环境中运行正常。为了使模型投入使用，您必须能够理解其基础的机器学习算法。

MLOps专业课程如何运作？

MLOps专业课程可以帮助学习者获得实践和理论技能。以下是参加课程的方式。

注册

在选择适合您的课程后，您可以直接注册在线MLOps专业课程。一旦您注册了课程，您就是一名注册会员。

最好的部分是您可以只完成一个课程，永久停止学习，或取消订阅。您还将获得一个仪表板，可用于可视化和跟踪您在课程和进度中的所有注册。

完成实践项目

每个专业课程都配有一个实践项目，您必须完成该项目以完成MLOps专业课程并获得真实的证书。然而，在开始动手项目课程之前，您必须完成所有其他课程，以获得可以应用于项目的知识。

获得证书

完成课程后，您可以从所提供的课程获得证书，您可以向潜在雇主展示，并实现您的梦想工作。

现在，让我们来看一些最好的MLOps课程。

MLOps基础知识：ML的CI/CD/CT流水线：Udemy

这个Udemy course将教您MLOps的基础知识，并介绍MLOps如何解决传统机器学习中的问题，同时增强了机器学习过程的适应性和自动化程度。

它涵盖了：

• MLOps构建的标准和价值观
• MLOps中持续交付、持续训练和持续集成的流水线
• MLOps课程有多个成熟度级别
• MLOps platforms和工具栈的比较

这门课程适用于数据科学家、机器学习工程师、DevOps工程师和其他想要学习这一概念的专业人士。

机器学习模型部署：Udemy

这个machine learning deployment course by Udemy将教您如何将您的机器学习模型从研究阶段过渡到完全集成的解决方案。此外，该课程还将解释模型部署以及它对您的职业发展的帮助。

您将学习在研究环境中构建模型的每个阶段，如何将Jupyter笔记本转化为生产代码、代码包、发布到API，并使用有趣的视频课程添加持续交付。

培训师将讨论可重现性的概念、其重要性以及如何利用版本控制、代码仓库和 Docker在部署过程中最大限度地提高可重现性。此外，您还将学习将机器学习模型从Jupyter笔记本部署到云平台和基础架构的过程，同时考虑CI/CD。

这门课程适合：

• 想要使用第一个机器学习模型的数据科学家
• 希望在模型部署方面更熟练的数据科学家
• 在软件开发中工作，但希望转向机器学习的人

MLOps基础：Coursera

该课程将学习在生产ML系统上安装、评估、操作和监控所使用的MLOps工具。

此外，它涉及到ML系统的部署、测试、监控和自动化。ML专业人员可以使用工具进行模型评估和持续开发。他们与能够创建模型以提供最佳性能模型部署速度的数据科学家合作。

你将学到什么？

• 实施有效的MLOps所需的基本技术
• 在处理ML系统时采用最有效的CI/CD流程
• 配置和设置可靠高效的MLOps的Google Cloud环境
• 实施可靠可复现的训练和推断工作流

MLOps专业化：Coursera

该课程涵盖了基本的机器学习思想以及现代软件开发和工程角色的实际知识，以创建面向生产的机器学习工程。

该课程涵盖了不同的领域，包括在生产环境中不断运行的综合系统的概念化、创建和维护。该课程教授如何处理生产系统必须管理不断变化的数据，与典型的机器学习建模截然不同。

你将学到什么？

• 创建完整的ML生产系统，包括项目规划、数据需求、建模技术和部署
• 创建基准模型，解决概念漂移，并为生产化的机器学习应用构建原型
• 学习使用TensorFlow Extended进行工程和转换
• 学习使用数据溯源和血统元数据工具，创建数据生命周期，并使用业务数据模式跟踪数据演变

MLOps认证培训：CloudxLab

CloudxLab提供这个培训。通常，它涉及到开发自己的机器学习模型、实施和跟踪所需的方法、技能和实际世界的专业知识。

在培训完我们的机器学习模型之后，下一个主要挑战是在生产环境中部署和扩展它，以便更多用户可以使用它。通过实验学习过程，您将学习如何高效使用工具和方法。

理解机器学习和深度学习的思想是重要的，但您还必须具备扎实的生产工程技能。除了在机器学习和深度学习方法方面积累经验外，该课程还深入探讨了机器学习和深度学习方法。 完成课程后，学生将学会：

• 从头到尾创建一个机器学习系统。
• 了解项目的范围、数据需求、建模和部署
• 创建流程以增强模型训练过程
• 学习使用多种机器学习和深度学习技术解决业务问题
• 使用Spark MLlib进行分布式模型训练
• 使用CI/CD流程将机器学习模型部署到实际环境中

认证MLOps课程培训：360 DigiTMG

这个培训涵盖了规模化部署机器学习模型。这个培训是我们在咨询项目中工作并尝试在实际环境中实施机器学习项目时的不满产生的结果。

机器学习工程师在项目中面临着不同的挑战，比如“实施”和“生产化”代码。对于许多工程师来说，快速有效地部署机器学习模型是非常具有挑战性的，因为没有像其他软件工程项目那样的平台或一系列推荐。

本课程将教你：

• 数据科学领域对MLOps的需求
• 了解Docker和容器化的好处
• 了解TensorFlow Extended（TFX）及其各个部分

在AWS上进行MLOps工程

本课程将帮助您学习和应用DevOps风格的流程，以在AWS上进行训练和部署机器学习模型时使用MLOps工程。

此外，您还将学习如何在团队中进行操作，并利用工具、自动化、流程和teamwork来支持负责实施机器学习模型的开发人员和运维人员、DevOps工程师和ML数据平台工程师。

在课程结束后，您将学习如何为您的企业制定一个MLOps行动计划，以便您可以从学习转向实际操作。

通过EdX获得AWS MLOps专业证书

对于机器学习爱好者来说，这是另一个不错的选择。您将学习如何通过Amazon Web Services的机器学习操作课程，将数据工程和数据科学能力整合起来部署机器学习模型。

大部分实现人工智能模型的工作并不涉及模型开发。课程将介绍如何与数据科学家合作，并实现能够从数据中学习并产生预测的机器学习模型。这个过程通常是自动化的，因此需要具备MLOps和AI工程方面的专业知识。

此外，该课程还将帮助您学习如何构建用于监控多个操作点（如传入数据和决策输出）的流程。

通过igmGuru获得MLOps课程认证

该课程旨在教导参与者开发用于大规模生产的机器学习模型。

个体将接受更好的培训，学习使用各种工具和生产技术进行机器学习。课程提供了所需的MLOps基础知识，以培养您在人工智能领域获得成功职业所需的专业能力。

PluralSight的MLOps基础知识

该课程侧重于提供关于部署、评估、监控和操作与机器学习集成系统相关的标准机器学习实践的深入知识。

在课程中，将向学员介绍各种机器学习操作工具。除了了解这些工具的用途外，学员还将学习使用这些工具的标准方法。该课程将帮助专业人员将机器学习系统与业务流程整合起来。

然而，学员还将学习如何测试和监控机器学习系统，以改善其性能并消除技术故障。PluralSight为这门在线课程提供免费试用版本。如果您喜欢免费版本并想继续学习课程，请购买高级版本。免费试用版为期十天，仅包含课程的入门部分。

结论

机器学习（ML）是一项前沿技术，使机器变得更加智能和自主决策。过去，机器的表现是根据人类的输入而确定的。但是，一个集成了机器学习的系统可以在没有人为干预的情况下独立执行，并通过分析数据和学习不断提高其性能。

因此，如果你想进入领域，学习机器学习运维（MLOps）是必不可少的。通过MLOps课程，你可以学习机器学习运维的基础知识，消除疑惑和误解。它还将帮助你找到理想的工作并获得不错的收入。

因此，请从上面的列表中选择一门好的MLOps课程，报名并开始学习。