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MLOps-Kurse

MLOps-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Modelle bereitgestellt, überwacht und skaliert werden. Sie können Fähigkeiten in Automatisierung, Pipeline-Aufbau, Modelltracking und Infrastruktur aufbauen. Viele Kurse stellen Werkzeuge und Workflows vor, die den úbergang von Modellen in produktive Umgebungen unterstützen.

Beliebte MLOps Kurse & Zertifikate


  • P

    Packt

    Time Series Analysis with Spark

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Apache Spark, Time Series Analysis and Forecasting, MLOps (Machine Learning Operations), Big Data, Feature Engineering, Statistical Analysis, Distributed Computing, Forecasting, Anomaly Detection, Generative AI, Predictive Modeling, Model Training, Exploratory Data Analysis, Data Pipelines, Model Evaluation, Data Cleansing, Data Transformation, Data Quality, Statistical Modeling

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    Edureka

    Getting Started with Automated Machine Learning (AutoML)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Machine Learning Methods, No-Code Development, Data Preprocessing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Feature Engineering, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Data Validation, Data Quality

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    프로덕션 머신러닝 시스템

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Systems Design, Tensorflow, Model Evaluation, Machine Learning, Hybrid Cloud Computing, Google Cloud Platform, Distributed Computing, Scalability, Data Pipelines, Debugging, Dependency Analysis, Data Validation

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    Universidad de los Andes

    Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Social Network Analysis, Systems Thinking, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Deep Learning, Financial Statement Analysis, Data Storytelling, Computer Vision, Natural Language Processing, Risk Analysis, Predictive Modeling, Project Management Life Cycle, Time Series Analysis and Forecasting, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Logistic Regression, Environmental Management Systems, Descriptive Analytics, Executive Presence, Simulations

    Abschluss · 1–4 Jahre

  • Mehrere Erzieher

    Managing AI Projects That Ship and Scale

    Anfänger · Spezialisierung

  • I

    IBM

    DataOps-Methodik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenumwandlung, Agile Methodik, Datenverwaltung, Datenqualität, Datenmodellierung, Datenmanagement, Integration von Daten, Verwaltung von Metadaten, Daten-Pipelines, Qualität der Daten

    ★ 4.7 (59) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Wolke FinOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rechenschaftspflicht, Finanzkontrollen, Cloud-Management, Betriebskosten, Geschäftsbetrieb, Rechnungsstellung, Cloud-Technologien, Haushaltsführung, Funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Kostenmanagement, Eindämmung der Kosten, Cloud-Dienste, Cloud Computing, Kostenreduzierung, Fakturierung und Rechnungsstellung, Cloud-Lösungen, Cloud-Plattformen, Budgetierung, Abrechnungssysteme

    ★ 4.5 (8) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • B

    Board Infinity

    Grundlagen von Cloud FinOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rechenschaftspflicht, Cloud-Technik, Finanzielle Verwaltung, Cloud-Management, Kontoführung, Cloud-Bereitstellung, Rechnungsstellung, Cloud-Technologien, Funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Kostenmanagement, Kostenkontrolle, Cloud-Dienste, Cloud Computing, Cloud-Plattformen, Abrechnungssysteme

    ★ 3.3 (18) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Rust DataOps: CI/CD and Containers for Data Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, Continuous Deployment, Continuous Integration, Continuous Delivery, DevOps, Rust (Programming Language), Docker (Software), Containerization, Devops Tools, Data Pipelines, YAML, Build Tools, GitHub, Automation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Open Source LLMOps-Lösungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Plattformübergreifende Entwicklung, LLM-Bewerbung, Gesicht umarmen, Open-Source-Technologie, Modell-Einsatz, Feinabstimmung, C (Programmiersprache)

    ★ 4.8 (26) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Rust für große Sprachmodelloperationen (LLMOps)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-Bereitstellung, LLM-Bewerbung, Modell-Einsatz, Gesicht umarmen, Generative KI, Amazon Webdienste, Modell Ausbildung, Rust (Programmiersprache), DevOps, Amazon Web Services, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen

    ★ 4.3 (15) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    DataOps: Automation & Reliability

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Docker (Software), Git (Version Control System), SQL, Data Pipelines, Containerization, CI/CD, Debugging, Ansible, Database Management, Continuous Deployment, Performance Tuning, Infrastructure as Code (IaC), Continuous Integration, Workflow Management, DevOps, Automation, Configuration Management, Root Cause Analysis, Python Programming

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…33343536

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Time Series Analysis with Spark: Packt
  • Getting Started with Automated Machine Learning (AutoML): Edureka
  • 프로덕션 머신러닝 시스템: Google Cloud
  • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
  • Managing AI Projects That Ship and Scale: 
  • DataOps-Methodik: IBM
  • Wolke FinOps: Board Infinity
  • Grundlagen von Cloud FinOps: Board Infinity
  • Rust DataOps: CI/CD and Containers for Data Pipelines: Pragmatic AI Labs
  • Open Source LLMOps-Lösungen: Duke University

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  • IBM Data Science-Zertifikat
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