Naucz się MLOp z tymi 10 kursami

Czym jest MLOps i dlaczego warto go poznać?

MLOps, czyli operacje uczenia maszynowego, to nowa dziedzina, która wyłoniła się na przecięciu DevOps, inżynierii danych i samego uczenia maszynowego.

Systemy wykorzystujące uczenie maszynowe charakteryzują się eksperymentalnym podejściem, rozbudowaną strukturą oraz złożonością procesu budowy i utrzymania.

Jeśli tematyka uczenia maszynowego i głębokiego uczenia nie jest Ci obca, to z pewnością spotkałeś się z terminem MLOps.

Podobnie jak DevOps, tak i MLOps stanowi ważny kierunek rozwoju dla współczesnych przedsiębiorstw.

Choć MLOps i DevOps mają podobne założenia, ich implementacja jest zróżnicowana.

Przewiduje się, że rynek MLOps osiągnie wartość 4 miliardów dolarów do końca 2025 roku, co świadczy o jego dynamicznym wzroście.

Wraz z rosnącym popytem na specjalistów MLOps, wiele osób pragnie zdobyć wiedzę i umiejętności w tej dziedzinie, zapisując się na specjalistyczne kursy.

Jeżeli i Ty do nich należysz, to w dalszej części artykułu wyjaśnimy, czym dokładnie jest MLOps, a następnie przedstawimy listę 9 najlepszych kursów, które pomogą Ci zdobyć niezbędne kompetencje.

Na czym polega MLOps?

MLOps funkcjonuje jako platforma, na której analitycy danych i specjaliści operacyjni mogą efektywnie współpracować i komunikować się, wykorzystując zestaw odpowiednich technik.

Wdrożenie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w rozbudowanych środowiskach produkcyjnych może zostać zautomatyzowane, co przekłada się na poprawę jakości i usprawnienie procesów zarządzania. Dodatkowo MLOps umożliwia dostosowanie modeli do wymagań biznesowych i standardów regulacyjnych.

Dzięki MLOps możliwe jest ciągłe wprowadzanie wydajnych aplikacji ML do produkcji na szeroką skalę. Istnieją szczególne wymagania dla ML, które prowadzą do stworzenia nowego cyklu życia, współgrającego z obecnymi procesami SDLC i CI/CD, co z kolei skutkuje bardziej efektywnym przepływem pracy i lepszymi rezultatami.

Fazy MLOps obejmują:

• Analizę danych
• Transformację i przygotowanie danych
• Szkolenie i rozwój modeli
• Walidację modelu

Aby osiągnąć biegłość w MLOps, konieczna jest wszechstronna wiedza, którą można zdobyć, uczestnicząc w specjalistycznym kursie.

Dlaczego warto zainwestować w kurs specjalizacyjny MLOps?

Uczenie maszynowe, ze względu na fundamentalną rolę danych, różni się od tradycyjnego programowania. W tym przypadku obsługa danych, a nie funkcjonalność aplikacji, stanowi kluczowy cel procesu tworzenia oprogramowania. Dodatkowo ML jest systemem dynamicznym, działającym w otwartej pętli.

Zadanie wdrażania ML nie kończy się w momencie oddania modeli do użytku. Modele w środowisku produkcyjnym wymagają ciągłego monitorowania, ponownego szkolenia i wdrażania w odpowiedzi na zmieniające się dane, aby utrzymać optymalną wydajność. Wdrożenie uczenia maszynowego coraz częściej wymaga wiedzy i umiejętności z zakresu inżynierii oprogramowania i DevOps.

Podstawowy kurs MLOps łączy zagadnienia uczenia maszynowego z praktyczną wiedzą na temat współczesnych metod tworzenia oprogramowania oraz ról inżynierskich, tworząc w ten sposób inżynierię uczenia maszynowego na potrzeby produkcji.

Kurs pozwoli Ci zrozumieć potencjał, wyzwania i efekty inżynierii uczenia maszynowego w różnych obszarach rozwoju i produkcji. Po jego ukończeniu będziesz mógł tworzyć nowoczesne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i rozwiązywać rzeczywiste problemy. Oprócz tego zdobędziesz umiejętności w zakresie:

• Tworzenia kompletnego systemu produkcyjnego ML, obejmującego planowanie projektu, wymagania dotyczące danych, techniki modelowania i wdrażanie.
• Budowania modelu bazowego, identyfikowania problemów związanych z dryfem danych i tworzenia prototypów.
• Projektowania potoków danych poprzez pozyskiwanie, czyszczenie i walidację zbiorów danych.
• Wykorzystywania TensorFlow Extended do inżynierii cech, transformacji i selekcji.
• Wykorzystywania narzędzi do określania pochodzenia danych i metadanych, tworzenia cyklu życia danych i wykorzystywania schematów danych biznesowych do śledzenia ewolucji danych.

Studenci biorący udział w kursie online MLOps mogą również wziąć udział w MLOps ZoomCamp, gdzie będą mogli pracować nad różnymi zadaniami. Kurs obejmuje wprowadzenie, implementację, praktykę i projekty.

Znaczenie MLOps w kontekście rozwoju kariery

W dziedzinie nauk o danych panuje duża konkurencja, a każdego roku setki tysięcy studentów wybiera tę ścieżkę kariery, ze względu na obiecujące perspektywy.

Chociaż MLOps jest mniej popularny niż data science, poziom wynagrodzeń jest porównywalny. Mediana wynagrodzenia podstawowego analityka danych w USA wynosi 119 000 USD, podczas gdy inżynierowie MLOps zarabiają przeciętnie około 90 529 USD.

MLOps wspiera firmy o różnej wielkości i strukturze w tworzeniu efektywnych strategii, zarządzaniu i osiąganiu sukcesów w przyszłości. W związku z tym znaczenie tej techniki rośnie wraz z ciągłym rozwojem technologii i rosnącą rolą danych.

Jako inżynier MLOps będziesz odpowiedzialny za różnorodne zadania, w tym wdrażanie modeli uczenia maszynowego i zapewnianie ich sprawnego działania w środowisku produkcyjnym. Aby efektywnie wykorzystać model, musisz rozumieć algorytmy uczenia maszynowego, na których jest oparty.

Jak działa kurs specjalizacyjny MLOps?

Kursy specjalizacyjne MLOps mają na celu przekazanie uczestnikom zarówno umiejętności praktycznych, jak i wiedzy teoretycznej. Poniżej opisano, jak działa taki kurs.

Zapis na kurs

Po wybraniu kursu, który najlepiej odpowiada Twoim potrzebom, możesz zapisać się na internetowy kurs specjalizacyjny MLOps. Po dokonaniu rejestracji stajesz się jego pełnoprawnym uczestnikiem.

Możesz ukończyć pojedynczy kurs, wstrzymać naukę na czas nieokreślony lub zrezygnować z subskrypcji. Zyskujesz również dostęp do panelu, w którym możesz monitorować swoje postępy.

Realizacja praktycznego projektu

Każdy kurs specjalizacyjny obejmuje praktyczny projekt, który należy zrealizować, aby ukończyć kurs i otrzymać certyfikat. Przed przystąpieniem do projektu, musisz jednak ukończyć pozostałe moduły, aby zdobyć wiedzę potrzebną do jego realizacji.

Uzyskanie certyfikatu

Po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat potwierdzający Twoje kwalifikacje, który możesz zaprezentować potencjalnym pracodawcom i zwiększyć swoje szanse na wymarzoną pracę.

Poniżej przedstawiamy wybrane kursy MLOps, które warto rozważyć.

Podstawy MLOps: Potoki CI/CD/CT ML: Udemy

Ten kurs na platformie Udemy wprowadzi Cię w podstawy MLOps i wyjaśni, jak MLOps rozwiązuje problemy tradycyjnego ML, jednocześnie zwiększając elastyczność i automatyzację procesów ML.

Kurs obejmuje następujące zagadnienia:

• Standardy i wartości leżące u podstaw MLOps
• Potoki do ciągłego dostarczania, ciągłego szkolenia i ciągłej integracji w MLOps
• Różne poziomy dojrzałości MLOps
• Porównanie platform i zestawów narzędzi MLOps

Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML, inżynierów DevOps i innych specjalistów, którzy chcą zgłębić koncepcję MLOps.

Wdrażanie modeli uczenia maszynowego: Udemy

Ten kurs na platformie Udemy uczy, jak przenieść modele uczenia maszynowego z fazy badań do w pełni zintegrowanego rozwiązania. Kurs wyjaśnia również proces wdrożenia modelu i jego wpływ na rozwój kariery.

Dowiesz się, jak przekształcić notatniki Jupyter w kod produkcyjny, tworzyć pakiety kodu, publikować go w interfejsie API oraz wprowadzać ciągłe dostarczanie, korzystając z interesujących lekcji wideo. Poznasz poszczególne etapy tworzenia modelu w środowisku badawczym.

Prowadzący omówi ideę odtwarzalności, jej znaczenie oraz sposoby korzystania z wersjonowania, repozytoriów kodu i platformy Docker w celu maksymalizacji odtwarzalności podczas wdrażania. Zaznajomisz się również z procesem wdrażania modelu uczenia maszynowego z notatnika Jupyter na platformy i infrastrukturę chmurową, z uwzględnieniem CI/CD.

Ten kurs jest dedykowany:

• Analitykom danych, którzy chcą wdrożyć swój pierwszy model uczenia maszynowego
• Analitykom danych, którzy chcą rozwinąć swoje umiejętności wdrażania modeli.
• Osobom pracującym w branży tworzenia oprogramowania, które chcą przestawić się na uczenie maszynowe

Podstawy MLOps: Coursera

Ten kurs na platformie Coursera prezentuje narzędzia MLOps, które są wykorzystywane do instalowania, oceniania, obsługi i monitorowania produkcyjnych systemów ML w Google Cloud.

Obejmuje również wdrażanie, testowanie, monitorowanie i automatyzację systemów ML. Specjaliści ML mogą korzystać z narzędzi do oceny modeli i ciągłego rozwoju. Współpracują z naukowcami zajmującymi się danymi, którzy tworzą modele, aby zapewnić szybkie wdrożenie modeli o najwyższej wydajności.

Czego się nauczysz?

• Wdrażania niezbędnych technologii dla efektywnego MLOps
• Stosowania najskuteczniejszych procedur CI/CD w systemach ML
• Konfigurowania i dostosowywania środowisk Google Cloud do niezawodnego i wydajnego MLOps
• Wdrażania przepływów pracy do szkolenia i wnioskowania, które są niezawodne i powtarzalne

Specjalizacja MLOps: Coursera

Kurs MLOps na platformie Coursera łączy podstawowe zagadnienia uczenia maszynowego z praktyczną wiedzą na temat współczesnego tworzenia oprogramowania oraz ról inżynierskich, tworząc w ten sposób inżynierię uczenia maszynowego na potrzeby produkcji.

Kurs obejmuje różne obszary, w tym konceptualizację, tworzenie i utrzymanie zintegrowanych systemów, które stale działają w środowisku produkcyjnym. Kurs uczy, jak systemy produkcyjne muszą zarządzać stale zmieniającymi się danymi, co jest typowe dla modelowania uczenia maszynowego.

Czego się nauczysz?

• Tworzenia kompletnego systemu produkcyjnego ML, obejmującego planowanie projektu, wymagania dotyczące danych, techniki modelowania i wdrożenie
• Budowania modelu bazowego, rozwiązywania problemów związanych z dryfem danych i konstruowania prototypu aplikacji do uczenia maszynowego
• Nauki korzystania z TensorFlow Extended do prac inżynieryjnych i transformacji
• Nauki korzystania z narzędzi do metadanych pochodzenia danych i pochodzenia danych, tworzenia cyklu życia danych i używania schematów danych biznesowych do śledzenia ewolucji danych

Szkolenie certyfikacyjne MLOps: CloudxLab

CloudxLab oferuje szkolenie certyfikacyjne z zakresu MLOps. Dotyczy ono metod, umiejętności i wiedzy niezbędnej do opracowywania, wdrażania i monitorowania modeli uczenia maszynowego.

Po przeszkoleniu modelu uczenia maszynowego, kolejnym wyzwaniem jest jego wdrożenie i skalowanie w środowisku produkcyjnym, aby więcej użytkowników mogło z niego korzystać. Nauczysz się efektywnie wykorzystywać narzędzia i podejścia poprzez eksperymentalny proces uczenia się.

Zrozumienie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia ma kluczowe znaczenie, ale niezbędna jest również solidna wiedza specjalistyczna z zakresu inżynierii produkcji. Oprócz rozwijania doświadczenia w zakresie technologii DevOps, kurs zagłębia się w uczenie maszynowe i metody głębokiego uczenia. Po ukończeniu kursu studenci nauczą się:

• Tworzyć system uczenia maszynowego od początku do końca.
• Rozumieć zakres projektu, wymagania dotyczące danych, modelowanie i wdrożenie.
• Tworzyć potoki, aby usprawnić proces szkolenia modelu.
• Radzić sobie z wyzwaniami biznesowymi, wykorzystując różne techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać bibliotekę Spark MLlib do szkolenia modeli rozproszonych.
• Wykorzystywać potoki CI/CD do wdrażania modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych środowiskach.

Certyfikowane szkolenie MLOps Course Training: 360 DigiTMG

Ten kurs MLOps obejmuje zagadnienia związane z wdrażaniem modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Szkolenie jest wynikiem niezadowolenia z pracy nad projektami doradczymi i próbami wdrożenia projektów Machine Learning w rzeczywistych warunkach.

Inżynierowie ML napotykają różne wyzwania podczas pracy nad projektami, takie jak „operacjonalizacja” i „produkowanie” kodu. Dla wielu inżynierów szybkie i skuteczne wdrażanie modeli ML jest trudne ze względu na brak platformy i zaleceń, w przeciwieństwie do innych projektów inżynierii oprogramowania.

Ten kurs nauczy Cię:

• Rozumieć zapotrzebowanie na MLOps w dziedzinie data science
• Zdobędziesz wiedzę o Dockerze i korzyściach płynących z konteneryzacji
• Zaznajomisz się z TensorFlow Extended (TFX) i jego licznymi komponentami

Inżynieria MLOps na AWS

Ten kurs MLOps, opracowany przez AWS, pomoże Ci nauczyć się i stosować procedury w stylu DevOps podczas szkolenia i wdrażania modeli ML za pomocą MLOps Engineering na AWS.

Dowiesz się, jak pracować w zespole i wykorzystywać narzędzia, automatyzację, procedury oraz pracę zespołową w celu wsparcia programistów, personelu operacyjnego, inżynierów DevOps i inżynierów platformy danych ML, którzy są odpowiedzialni za operacjonalizację modeli ML.

Po ukończeniu kursu będziesz mógł stworzyć plan wdrożenia MLOps w swojej firmie, który umożliwi przejście od teorii do praktyki.

Certyfikat zawodowy w MLOps z AWS: EdX

Ten kurs na platformie EdX to kolejna dobra opcja dla entuzjastów ML. Nauczysz się integrować inżynierię danych i umiejętności analizy danych w celu wdrażania modeli uczenia maszynowego w ramach kursu Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Większość pracy przy wdrażaniu modeli AI nie obejmuje rozwoju samego modelu. Program nauczania wprowadzi Cię we współpracę z analitykami danych i wdrażanie modeli uczenia maszynowego, które mogą uczyć się na podstawie danych i tworzyć prognozy. Ta procedura jest zazwyczaj zautomatyzowana, dlatego wymagana jest wiedza z zakresu inżynierii MLOps i AI.

Ponadto kurs pomoże Ci nauczyć się, jak zbudować potok do nadzorowania różnych etapów operacyjnych, takich jak dane wejściowe i wyniki decyzji.

Certyfikacja kursu MLOps: igmGuru

Ten kurs MLOps prowadzony przez igmGuru ma na celu nauczenie uczestników tworzenia modeli uczenia maszynowego do masowej produkcji.

Kursanci otrzymują zaawansowane szkolenie w zakresie korzystania z różnych narzędzi i technik produkcyjnych do uczenia maszynowego. Kurs zapewnia niezbędne podstawy MLOps potrzebne do rozwijania kompetencji, które są niezbędne do zagwarantowania udanej kariery w dziedzinie AI.

Podstawy MLOps: PluralSight

Ten kurs na platformie PluralSight koncentruje się na zapewnieniu kompleksowej wiedzy na temat standardowych praktyk uczenia maszynowego w zakresie wdrażania, oceny, monitorowania i obsługi systemów zintegrowanych z ML.

Podczas kursu uczestnicy zapoznają się z różnymi narzędziami do obsługi uczenia maszynowego. Oprócz zrozumienia zastosowań tych narzędzi, uczestnicy szkolenia nauczą się również standardowych podejść do ich wykorzystywania. Kurs pomoże specjalistom zintegrować system ML z procesem biznesowym.

Uczestnicy szkolenia dowiedzą się, jak testować i monitorować system ML w celu poprawy jego wydajności i wyeliminowania usterek. PluralSight oferuje bezpłatną wersję próbną tego kursu online. Jeśli podoba Ci się darmowa wersja i chcesz kontynuować naukę, możesz wykupić wersję premium. Bezpłatny okres próbny trwa dziesięć dni i obejmuje tylko wstępną część kursu.

Podsumowanie

Uczenie maszynowe (ML) to zaawansowana technologia, która sprawia, że ​​maszyny są bardziej inteligentne i zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji. W przeszłości maszyny działały w oparciu o dane wejściowe od człowieka. Jednak system zintegrowany z ML może działać niezależnie, bez ingerencji człowieka, a z czasem poprawia swoją wydajność, analizując dane i ucząc się.

Jeśli chcesz rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych, nauka operacji ML (MLOps) jest kluczowa. Dzięki kursowi MLOps możesz poznać podstawy operacji ML i rozwiać wszelkie wątpliwości. Kurs pomoże Ci również znaleźć wymarzoną pracę i dobrze zarabiać.

Wybierz kurs MLOps z powyższej listy, zapisz się na niego i rozpocznij naukę.