10 Meilleurs Cours de Mlops en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Mlops et à obtenir votre  certificat de Mlops.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Mlops  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Mlops en Ligne

1. Docker Masterclass for Machine Learning and Data Science par “Jordan Sauchuk, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy Notre meilleur choix

Learn how to containerize and deploy your ML projects with Docker

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 33455+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 690+ avis.

Contenu du cours
Welcome
Introduction
Working With Docker – Basics
DockerHub
Challenge
Automated Builds
File Challenge
Docker Compose
Docker Swarm
AWS
Security
Maintenance & Monitoring
Final
Course Vault
Bonus Lectures

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2. Deployment of Machine Learning Models par “Soledad Galli, Christopher Samiullah” Cours Udemy

Learn how to integrate robust and reliable Machine Learning Pipelines in Production

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 25380+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 4022+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Overview of Model Deployment
Machine Learning System Architecture
Research Environment – Developing a Machine Learning Model
Packaging The Model for Production
Serving and Deploying the model via REST API
Continuous Integration and Deployment Pipelines
Deploying The ML API With Containers
Differential Testing
Deploying to IaaS (AWS ECS)
A Deep Learning Model with Big Data
Common Issues found during deployment
Appendix: Former Section: Serving the model via REST API
Final Section

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3. Testing and Monitoring Machine Learning Model Deployments par “Christopher Samiullah, Soledad Galli” Cours Udemy

“ML testing strategies, shadow deployments, production model monitoring and more”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4750+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 363+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Setting the Scene & ML System Lifecycle
Testing Concepts for ML Systems
Unit Testing a Production ML Model
Docker & Docker Compose
Integration Testing the ML API
Differential Testing
Shadow Mode Deployments
Monitoring – Metrics with Prometheus
Monitoring – Logs with Kibana
Conclusion
Final Section

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4. MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML with Azure Demo par J Garg – Real Time Learning Cours Udemy

MLOps fundamentals of Continuous Integration & Continuous Delivery (CI/CD) using Azure DevOps & Azure Machine Learning

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4518+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 894+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Challenges in existing ML projects
MLOps – A solution
Maturity levels in MLOps
MLOps Tools/Platforms Stack
Demo – Project Requirements
Azure Machine Learning Studio – Crash course
Demo – Data scientist’s experiment
Demo – Orchestrated ML codes in Azure
Demo – CI/CD MLOps Pipeline in Azure
BONUS

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5. Katonic MLOps Certification Course par Katonic MLOps Platform Cours Udemy

“Understand the concepts of MLOps, Kubernetes, Docker & learn how to build an E2E use case on Katonic MLOps Platform”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 570+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 65+ avis.

Contenu du cours
Introduction to MLOps
Introduction to Kubernetes & Docker
MLOps Platform Introduction
End-to-End Use Case Demo

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6. Learn & Deploy Data Science Web Apps with Streamlit par “Gusksra R, Data Science Anywhere” Cours Udemy

“Learn, Develop and Deploy Streamlit web app for Data Science application using just Python”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 233+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 21+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Getting Started with Streamlit
Streamlit APIs
Streamlit Input Widgets
Practice test – 1
Visualizations with Streamlit
Interactive Visualizations in Streamlit
Project – 1: Develop & Deploy Automatic Data Profiling App
Bonus

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7. Machine Learning Deployment For Professionals par Eduonix Learning Solutions Cours Udemy

Learn to deploy and scale your machine learning solutions

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 153+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 11+ avis.

Contenu du cours
Course Introduction
Introduction to machine learning in production
ML and Data lifecycle
ML Pipeline
Deploying ML Solutions

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8. YOLO: Custom Object Detection in Python par “Gusksra R, Data Science Anywhere” Cours Udemy

YOLO: Custom Data Object Detection Model in Python

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 101+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 15+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Data Preparation
Training YOLO Model
Prediction from YOLO Model
BONUS

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9. Complete MLOps Bootcamp | From Zero to Hero in Python 2022 par Data Bootcamp Cours Udemy

“Advanced hands-on bootcamp of MLOps with MLFlow, Scikit-learn, CI/CD, Azure, FastAPI, Gradio, SHAP, Docker, DVC, Flask..”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 40+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 6+ avis.

Contenu du cours
Challenges and evolution of Machine Learning
Fundamentos de MLOps
Etapas del MLOps
Instalación de herramientas y librerías
MLOps Phase 1: Solution Design
MLOps Phase 2: Automating the ML Model Cycle
MLOps phase 2: Registration and versioning of the model
Model interpretability
Putting models into production
MLOps Phase 3: Model serving with Web Applications
Flask for application development
Docker and containers for Machine Learning
Deploy Flask app to Cloud with Azure Container
Despliegue de modelos en Azure

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10. “MLOps, Machine Learning Operations for beginners” par Dat Art Cours Udemy

Machine Learning models from experimentation to production

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 0+ avis.

Contenu du cours
Introduction
MLOps Concepts
MLOps actors
MLOps tools

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Mlops

Combien de temps faut-il pour apprendre Mlops?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Mlops » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Mlops ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Mlops ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Mlops.

Est-ce que Mlops est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Mlops n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Mlops en un rien de temps !

Comment apprendre Mlops rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Mlops est de suivre d’abord ce cours de Mlops puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Mlops?

Si vous voulez explorer et apprendre Mlops, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Mlops. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Mlops en un rien de temps !