5门免费课程，助你精通MLOps
5门免费课程，助你驾驭MLOps技术
介绍
在当今世界的决策中，数据驱动着我们，仅仅创建机器学习（ML）模型是不够的。组织需要做的不仅仅是建立模型，他们需要成功地部署、管理和持续改进这些模型，使其能在真实世界场景中发挥作用。想象一下：你建立了一个超智能的系统来预测天气模式，但除非你确保它每天都能工作，并通过新数据不断变得更加智能，否则它就像一把强大的工具长时间闲置在棚子里一样。这就是MLOps的作用。
如果你对将你的MLOps技能提升到下一个水平，并想知道如何将你的优秀模型转化为实际解决方案，那么本文就是为你指引。我将向你介绍五个简单易懂的免费课程，帮助你理解MLOps。无论你是从头开始还是已经是机器学习专家，这里都有一门适合你的课程。
适用于MLOps的Python基础知识
该课程将教会你成功应对MLOps职位所需的基本Python技能。它涵盖了Python编程语言的基础知识，包括数据类型、函数、模块和测试技术。它还介绍了如何有效地使用Pandas和NumPy处理数据集和其他数据科学任务。在这门课程中，通过一系列的实践练习，你将在MLOps工作流的背景下获得使用Python的实践经验。在课程结束时，你将具备编写Python脚本以自动化常见MLOps任务所需的技能。
该课程适合想要进入MLOps领域或已经有经验的MLOps专业人士希望提高Python技能。
课程内容包括：
- 数据探索
- 分类：垃圾邮件过滤
- 排名：优先收件箱
- 回归分析：预测页面浏览次数
- 正则化：文本回归
- 优化：破解密码
- 主成分分析（PCA）：构建市场指数
- 多维缩放（MDS）：视觉探索美国参议员相似性
- k最近邻算法（kNN）：推荐系统
- 分析社交图谱
- 模型比较
初学者的MLOps
链接：初学者的MLOps
现在你已经复习了Python的基础知识，是时候深入一些实际内容了！MLOps初学者课程是Udemy上的免费教程，教你如何提供端到端的机器学习开发流程，设计、构建和管理AI模型生命周期。
该课程由经验丰富的MLOps从业者Prem Naraindas教授，并包含了多个实践练习。通过该课程，你将对MLOps的基础知识有很好的理解，并能将其应用到你的工作中。
课程内容包括：
- MLOps概述
- MLOps工具和平台
- 创建流程管道
- 自动化模型训练、评估、实验
- 部署和监控
- 服务
- 扩展
- MLOps最佳实践
机器学习工程实践（MLOps）专项课程
如果你已经准备好从理论知识过渡到实际的机器学习编码，那么你需要参加Coursera上的这门课程：机器学习工程实践（MLOps）专项课程。这个全面的专项课程由deeplearning.ai提供，旨在面向已有一些Tensorflow经验的程序员，并对实际应用和实际编码经验有浓厚的兴趣。对于那些在Python和TensorFlow方面有扎实掌握，并想立即跳入MLOps世界的人来说，这门课程非常理想！
最好的部分是，这门课程是由谷歌的AI领军者Andrew Ng、Lawrence Moroney和Robert Crowe教授的。
涵盖的主题：
- 面向生产的机器学习系统
- 数据流水线和模型管理技术
- 概念漂移
- 模型训练
- MLOps的基于云的工具
- 模型监控
- 模型优化
- TensorFlow生产环境（TFX）
MLOps | 机器学习运营专项课程
链接：机器学习运营专项课程
这套综合课程系列是为具备编程知识并有兴趣学习MLOps的个人设计的。这些课程将教你如何使用Python和Rust进行MLOps任务，使用GitHub Copilot提高生产力，并利用Amazon SageMaker、Azure ML和MLflow等平台。您还将学习如何使用Hugging Face微调大型语言模型（LLM），并了解在ONNX格式中部署可持续和高效的嵌入式二进制模型。这些课程还将为您在MLOps方面的各种职业道路做好准备，例如数据科学、机器学习工程、云ML解决方案架构和人工智能（AI）产品管理。
这套综合课程系列非常适合具备软件开发人员、数据科学家和研究人员等先前编程知识的人。
涵盖的主题：
- Microsoft Azure
- 大数据
- 数据分析
- Python编程
- Github
- 机器学习
- 云计算
- 数据管理
- DevOps
- Amazon Web Services（Amazon AWS）
- Rust编程
- MLOps
Made With ML MLOps 课程
Goku Mohandas开发了一门关于端到端机器学习系统创建的非常出色且公开可访问的课程。Made With ML是GitHub上最受欢迎的存储库之一，有超过30,000人参与了这门课程。
Made with ML课程涵盖了机器学习的基础知识以及模型部署、测试和生产环境监控的复杂性。Goku的课程解释了引入的概念背后的基本思想，提供了实际的基于项目的任务，并为学生提供了在机器学习工程中取得成功所需的一些最佳实践。
涵盖的主题：
- 机器学习基础知识
- 端到端系统开发
- 部署策略
- 测试方法
- 模型监控
- 概念的直觉
- 实践项目任务
- 软件工程最佳实践
结论
MLOps是一个快速发展的领域，对熟练的专业人员需求量很高。通过掌握MLOps，您可以开启新的职业机会，并在世界上产生实际影响。借助这五门免费课程，您可以迈出成为MLOps专家的第一步。那你还在等什么？立即注册并开始学习吧！
如果您是机器学习和MLOps的初学者，您可能想看一下我们的文章“[5本免费机器学习大师书籍](https://sihaiba.com/5-mustread-books-for-genai-enthusiasts.html)”。但如果您想直接深入MLOps，并且只想参加一两门课程，我建议您参加Andrew Ng的机器学习工程师（MLOps）专项课程和Made with MLOps课程。
我们很想知道，在您的机器学习之旅中，哪些课程起到了关键作用。欢迎在下方评论中分享您的想法！
[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/)是一位有抱负的软件开发者，对数据科学和AI在医学中的应用充满兴趣。Kanwal被选为2022年APAC区域的Google Generation Scholar。Kanwal喜欢通过撰写有关热门话题的文章来分享技术知识，并热衷于改善科技行业中女性的代表性。
