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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


  • K

    KodeKloud

    Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Airflow, Data Pipelines, Apache Kafka, DevOps, CI/CD, Apache Spark, Pandas (Python Package), Deep Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Governance, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Grafana, Python Programming, Automation, Unsupervised Learning, Continuous Monitoring

    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    MLOps en R : Déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de vetiver

    Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Docker (Logiciel), Déploiement du modèle, Contrôle continu, Déploiement continu, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, MLOps (Apprentissage automatique), Interface de programmation d'application (API), Informatique de santé, La programmation en R

    Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

  • P

    Packt

    LLM Engineer’s Handbook

    Compétences que vous acquerrez: Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Hugging Face, MLOps (Machine Learning Operations), OpenAI, Prompt Engineering, Model Deployment, AWS SageMaker, Extract, Transform, Load, Embeddings, Data Pipelines, CI/CD, Vector Databases, Model Evaluation

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, CI/CD, Continuous Deployment, Application Deployment, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Process Optimization, Verification And Validation, Automation, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Analysis, Data-Driven Decision-Making

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    Duke University

    Gérer les projets d'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Science des données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Déploiement du modèle, Solutions technologiques, Gestion technique, Collecte de données, Évaluation de modèles, Opportunités de marché, Apprentissage automatique appliqué, Conception des systèmes, Project Management, Apprentissage automatique, Prétraitement de données, Nettoyage des données, MLOps (Apprentissage automatique), Qualité des données, Gestion des données, Cycle de vie des projets, Méthodologies de développement de logiciels

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    352 avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • W

    Whizlabs

    Azure ML : déployer, gérer et expérimenter avec des modèles

    Compétences que vous acquerrez: Microsoft Azure, Déploiement du modèle, Évaluation de modèles, Gestion de l'informatique en nuage, Déploiement dans le nuage, IA responsable, Gestion des données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes d'apprentissage automatique, Prétraitement de données, Optimisation des performances, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Évolutivité

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • C

    Coursera

    Secure AI Model Deployments & Lifecycles

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Cloud Deployment, DevOps, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), System Monitoring, Software Versioning, Data-Driven Decision-Making

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • C

    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • M

    Microsoft

    MLOps and responsible AI practices

    Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Azure DevOps, Generative AI, Microsoft Azure, Model Deployment, AI Workflows, CI/CD, Version Control, Data Ethics, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Git (Version Control System), Automation, System Monitoring, Continuous Monitoring

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Packt

    AI Engineer Professional

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Containerization, AI Workflows, Model Evaluation, Model Deployment, Generative AI Agents, LangGraph, Keras (Neural Network Library), Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CrewAI, BeeAI, Image Analysis, Deep Learning, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Vision Transformer (ViT), Python Programming

    Avancées · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    ML Production Systems

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, Unit Testing, MLOps (Machine Learning Operations), Test Driven Development (TDD), Software Testing, Scalability, Dashboard, Feature Engineering, Continuous Integration, Kubernetes, Scikit Learn (Machine Learning Library), CI/CD, Performance Tuning, Tensorflow, Python Programming, Software Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Docker (Software), Containerization, Git (Version Control System)

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    AI Model Development & Deployment

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, AWS SageMaker, Software Documentation, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Model Evaluation, Apache Airflow, Systems Design, Cloud Computing Architecture, Transfer Learning, Unit Testing, PyTorch (Machine Learning Library), API Design, Cloud Computing, Network Architecture, Deep Learning, Continuous Deployment, Python Programming, Data Validation

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

1234…35

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur mlops .

  • Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers: KodeKloud
  • MLOps en R : Déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de vetiver: Coursera
  • LLM Engineer’s Handbook: Packt
  • Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently: Coursera
  • Gérer les projets d'apprentissage automatique: Duke University
  • Azure ML : déployer, gérer et expérimenter avec des modèles: Whizlabs
  • Secure AI Model Deployments & Lifecycles: Coursera
  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • MLOps and responsible AI practices: Microsoft
  • AI Engineer Professional: Packt

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  • Certificat de cybersécurité Google
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  • Certificat de gestion de projet Google
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  • Certificat d'ingénierie en IA d'IBM
  • Certificat de chef de produit IBM AI
  • Certificat IBM Science des données
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