Courses
MLOps Concepts
ระดับกลางระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 12/2568
TheoryMachine Learning2 ชม.16 videos46 Exercises2,950 เอ็กซ์พี42,354ใบรับรองความสำเร็จ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทนับพันแห่ง
ฝึกอบรมทีมอยู่หรือ?
ลองใช้สำหรับธุรกิจคำอธิบายหลักสูตร
Learn about Machine Learning Operations (MLOps)
Understanding MLOps concepts is essential for any data scientist, engineer, or leader to take machine learning models from a local notebook to a functioning model in production.In this course, you’ll learn what MLOps is, understand the different phases in MLOps processes, and identify different levels of MLOps maturity. After learning about the essential MLOps concepts, you’ll be well-equipped in your journey to implement machine learning continuously, reliably, and efficiently.
Discover How Machine Learning Can be Scaled and Automated
How can we scale our machine learning projects using the minimum time and resources? And how can we automate our processes to reduce the need for manual intervention and improve model performance? These are fundamental Machine Learning questions that MLOps provides the answers to.In this MLOps course, you’ll start by exploring the basics of MLOps, looking at the core features and associated roles. Next, you’ll explore the various phases of the machine learning lifecycle in more detail.
As you progress, you'll also learn about systems and tools to better scale and automate machine learning operations, including feature stores, experiment tracking, CI/CD pipelines, microservices, and containerization. You’ll explore key MLOps concepts, giving you a firmer understanding of their applications.
ข้อกำหนดเบื้องต้น
Understanding Machine LearningUnderstanding Data Engineering1
Introduction to MLOps
First, you’ll learn about the core features of MLOps. You’ll explore the machine learning lifecycle, its phases, and the roles associated with MLOps processes.
2
Design and Development
Next, you’ll learn about the design and development phase in the machine learning lifecycle. You’ll explore added value estimation, data quality, feature stores, and experiment tracking.
3
Deploying Machine Learning into Production
In this chapter, you’ll dive into the concepts relevant to deploying machine learning into production, such as runtime environments, containerization, CI/CD pipelines, and deployment strategies.
4
Maintaining Machine Learning in Production
Finally, you’ll learn about maintaining machine learning in production, with concepts such as statistical and computational monitoring, retraining, different levels of MLOps maturity, and tools that can be used within the machine learning lifecycle to simplify processes.
MLOps Concepts
เรียนจบคอร์สแล้ว รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, เรซูเม่ หรือ CV ของคุณแชร์บนโซเชียลมีเดียและในการประเมินผลงานของคุณสมัครเลย
เข้าร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคน และเริ่มMLOps Conceptsวันนี้!
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา