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MLOps 课程

MLOps 课程可以帮助您学习机器学习项目的部署策略、模型监控以及持续集成和交付。您可以掌握自动化工作流、管理数据管道和确保符合治理标准的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、Kubernetes 和 MLflow 等工具,这些工具支持操作 AI Model 并简化数据科学家和 IT 团队之间的协作。


热门 MLOps 课程和认证


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    G

    Google Cloud

    功能工程

    您将获得的技能: 张力流, 数据建模, Keras(神经网络库), 数据预处理, 数据处理, 数据存储, MLOps(机器学习 Operator), 功能工程, 机器学习, 数据转换, 数据管道, 实时数据

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    1793 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Automate & Secure LLM Deployments

    您将获得的技能: LLM Application, CI/CD, Amazon CloudWatch, Infrastructure as Code (IaC), Cloud Deployment, DevSecOps, Enterprise Security, DevOps, Docker (Software), Cloud Management, System Monitoring, Performance Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone

    您将获得的技能: Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Dashboard, Data Presentation, Model Evaluation, Data Literacy, No-Code Development, Business Analytics, Data Science, Business Analysis, Model Deployment, Applied Machine Learning, Data Ethics, Data Capture, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Data Analysis, Predictive Modeling, Data Visualization

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数据处理, 模型评估, 张力流, 数据导入/导出, 安卓开发, 数据预处理, iOS 开发, 卷积神经网络, 联合学习, Swift 编程, 模型部署, Javascript, MLOps(机器学习 Operator), 图像分析, 机器学习, 移动开发, 数据管道, 迁移学习, 摘录

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1473 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Google Cloud AI Infrastructure

    您将获得的技能: Model Deployment, Google Cloud Platform, Cloud Deployment, Cloud Infrastructure, Hardware Architecture, Infrastructure Architecture, AI Workflows, Cloud Computing Architecture, Performance Tuning, Computer Hardware, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Platforms, Computing Platforms, Interoperability, Artificial Intelligence, Product Demonstration, Performance Improvement, Benchmarking, Systems Architecture

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    企业中的机器学习

    您将获得的技能: 模型评估, 张力流, 数据预处理, Data Governance, 预测建模, AI 工作流程, MLOps(机器学习 Operator), 云计算, 模型部署, 数据转换, 数据管理, 数据管道, 机器学习, Google 云端平台

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1494 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 微软 Azure, 数据分析, 无监督学习, PyTorch(机器学习库), 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), 卷积神经网络, 预测建模, 探索性数据分析, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, 数据科学, 图像分析, 数据可视化, 迁移学习, 机器学习, 回归分析, 分类算法, 应用机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习真实世界中的算法

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据清理, 负责任的人工智能, 模型评估, 项目管理, 数据预处理, 监督学习, 数据质量, 功能工程, MLOps(机器学习 Operator), 模型部署, 决策树学习, 机器学习, 业务运营, 分类算法, Jupyter, 数据伦理, 应用机器学习, 产品生命周期管理, Data Validation

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 数据分析, 模型评估, 数据处理, 负责任的人工智能, 张力流, 卷积神经网络, 数据预处理, 机器学习软件, 监督学习, 信息隐私, 分布式计算, 数据伦理, 模型部署, 数据管道, Virtual Machine, 图像分析, 数据转换, 机器学习, 分类算法, 迁移学习

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 数据服务的数据管道

    您将获得的技能: 模型评估, 数据处理, 数据导入/导出, 张力流, 数据预处理, MLOps(机器学习 Operator), 性能调整, 数据共享, 数据管道, 数据管理, 数据转换, 迁移学习, 摘录

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Duke University

    大规模构建云计算解决方案

    您将获得的技能: 技术交流, 云部署, 技术文档, 云基础设施, 持续交付, 云应用, 云平台, Devops, 云计算, 云存储, 应用机器学习, 分布式计算, MLOps(机器学习 Operator), 云 API, CI/CD, 软件工程, 机器学习, 敏捷软件开发, 云 Native 计算, Google 云端平台

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    485 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习

    您将获得的技能: 微软 Azure, 模型评估, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), 负责任的人工智能, 监督学习, MLOps(机器学习 Operator), 预测建模, 模型部署, 应用机器学习, 数据库, Virtual Machine, 数据管道, 回归分析, 分类算法, 机器学习

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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mlops with vertex ai: manage features - español
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总之,以下是 10 最受欢迎的 mlops 课程

  • 功能工程: Google Cloud
  • Automate & Secure LLM Deployments: Coursera
  • No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone: LearnQuest
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • Google Cloud AI Infrastructure: Google Cloud
  • 企业中的机器学习: Google Cloud
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 机器学习真实世界中的算法: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft
  • 使用 TensorFlow 数据服务的数据管道: DeepLearning.AI

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