Pelajari MLOps dengan 10 Kursus ini

MLOps lahir di persimpangan DevOps, Teknik Data, dan Pembelajaran Mesin.

Sistem ML bersifat eksperimental, memiliki jumlah komponen yang lebih banyak, dan lebih menantang untuk dibangun dan dipelihara.

Jika Anda pernah mengikuti pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam, Anda mungkin pernah menemukan MLOps.

Seperti DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) adalah langkah signifikan berikutnya yang diambil perusahaan modern.

Meskipun memiliki konsep yang mirip dengan DevOps, implementasinya berbeda.

MLOps diperkirakan akan tumbuh pesat dan mencapai $4 miliar pada akhir tahun 2025.

Dengan meningkatnya permintaan untuk MLOps, semakin banyak calon yang berharap untuk mengambil kursus MLOps untuk memiliki wawasan yang lebih baik tentang operasi ini.

Jadi, jika Anda salah satunya, mari kita pahami apa itu MLOps dan kemudian masuk ke daftar 9 kursus MLOps teratas untuk membantu Anda mempelajari dan menguasainya.

Apa itu MLOps?

MLOps bertindak sebagai media di mana ilmuwan data dan spesialis operasi dapat bekerja sama dan berkomunikasi menggunakan serangkaian teknik.

Menerapkan pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam di lingkungan produksi yang luas dapat diotomatisasi untuk meningkatkan kualitas dan merampingkan proses manajemen. Selain itu, MLOps mempermudah penyelarasan model dengan tuntutan bisnis dan standar peraturan.

Anda bahkan dapat merilis aplikasi ML berperforma tinggi secara terus-menerus ke dalam produksi dalam skala besar, berkat MLOps. Ada persyaratan khusus bagi ML untuk membuat siklus hidup baru di samping proses SDLC dan CI/CD saat ini, yang menghasilkan alur kerja yang lebih efektif dan hasil yang lebih baik.

Fase-fase yang berbeda dari MLOps adalah:

  • Analisis data
  • Transformasi/persiapan data
  • Pelatihan dan pengembangan model
  • Validasi model

Untuk meningkatkan di MLOps, Anda memerlukan pengetahuan yang komprehensif, yang menjadi lebih mudah diakses dengan bantuan kursus spesialisasi MLOps.

Mengapa Mempertimbangkan Kursus Spesialisasi MLOps?

Karena data adalah dasar dari semua program, pembelajaran mesin berbeda dari perangkat lunak tradisional. Pelayanan data, daripada fungsionalitas aplikasi, adalah fokus dari desain kode. Selain itu, ML adalah sistem loop terbuka dan dinamis.

Tugas tidak dimulai sampai model mulai digunakan. Selain itu, model produksi harus dilacak, dilatih ulang, dan digunakan kembali sebagai respons terhadap perubahan sinyal data untuk mempertahankan kinerja yang optimal. Penerapan pembelajaran mesin menuntut keterampilan lebih sering dalam domain teknis seperti rekayasa perangkat lunak dan DevOps.

Dalam kursus MLOps yang khas, ide-ide dasar pembelajaran mesin digabungkan dengan pengetahuan praktis tentang pengembangan perangkat lunak kontemporer dan peran rekayasa untuk menciptakan rekayasa pembelajaran mesin untuk produksi.

Anda akan belajar tentang potensi, kesulitan, dan efek dari teknik pembelajaran mesin di berbagai bidang pengembangan dan produksi. Setelah menyelesaikan kursus, Anda akan dapat membuat solusi AI mutakhir dan mengatasi masalah dunia nyata. Selain ini, Anda akan siap untuk:

  • Buat sistem produksi ML yang lengkap, termasuk perencanaan proyek, persyaratan data, teknik pemodelan, dan penerapan
  • Buat model dasar, selesaikan penyimpangan ide, dan buat prototipe.
  • Pelajari cara mendesain saluran data dengan memperoleh, menggosok, dan memvalidasi kumpulan data
  • Manfaatkan TensorFlow Extended untuk melakukan rekayasa fitur, transformasi, dan pemilihan
  • Gunakan alat untuk asal data dan metadata garis keturunan, buat siklus hidup data, dan manfaatkan skema data bisnis untuk melacak evolusi data
  Cara Membuka Pusat Kontrol Di iPhone X

Siswa yang mengikuti kursus MLOps online juga bisa mendapatkan MLOps ZoomCamp, di mana mereka dapat menyelesaikan solusi dalam file yang berbeda. Ini mencakup pengenalan, penyebaran, praktik, proyek, dll.

Signifikansi MLO dalam Prospek Karir

Ada kompetisi besar-besaran dalam ilmu data, dan setiap tahun, ratusan dan ribuan siswa memilih bidang ini karena menawarkan ruang lingkup pekerjaan yang sangat baik.

Meskipun MLOps kurang terkenal daripada ilmu data, skala pembayarannya sebanding. Seorang ilmuwan data di AS memiliki gaji pokok rata-rata $119.000, sedangkan insinyur MLOps biasanya menghasilkan sekitar $90.529.

MLOps dapat mendukung organisasi dari segala bentuk dan ukuran dalam mengembangkan rencana yang efektif, mengelola, dan berhasil di masa depan. Akibatnya, pentingnya teknik ini meningkat karena data dan teknologi terus melampaui ketinggian baru.

Jadi, sebagai insinyur MLOps, Anda akan dihadapkan pada berbagai tugas, seperti memasang model pembelajaran mesin dan memastikannya beroperasi dalam produksi. Untuk menerapkan model, Anda harus dapat memahami algoritme pembelajaran mesin yang mendasarinya.

Bagaimana Kursus Spesialisasi MLOps Bekerja?

Kursus spesialisasi MLOps dapat membantu pelajar memperoleh keterampilan praktis dan teoritis. Inilah cara mengambil kursus bekerja.

Mendaftar

Anda dapat langsung mendaftar di kursus spesialisasi MLOps online setelah memilih kursus yang menurut Anda tepat untuk Anda. Setelah Anda mendaftar di kursus, Anda adalah anggota terdaftar.

Bagian terbaiknya adalah Anda dapat menyelesaikan hanya satu kursus, menghentikan studi Anda secara permanen, atau membatalkan langganan Anda. Anda juga akan diberikan dasbor untuk memvisualisasikan dan melacak semua pendaftaran Anda dalam kursus dan kemajuan.

Lakukan Proyek Praktis

Setiap spesialisasi dilengkapi dengan proyek praktis yang harus Anda lakukan untuk menyelesaikan kursus spesialisasi MLOps dan menerima sertifikat asli Anda. Namun, sebelum memulai kursus proyek langsung, Anda harus menyelesaikan semua kursus lain untuk memiliki pengetahuan yang dapat Anda terapkan pada proyek.

Dapatkan Sertifikat

Setelah menyelesaikan kursus, Anda bisa mendapatkan sertifikat dari kursus yang disediakan, yang dapat Anda tunjukkan kepada calon pemberi kerja dan mendapatkan pekerjaan impian Anda.

Sekarang, mari kita lihat beberapa kursus MLOps terbaik yang bisa Anda ikuti.

Dasar-dasar MLOps: CI/CD/CT Pipeline ML: Udemy

Kursus Udemy ini akan mengajarkan Anda dasar-dasar MLOps dan mencakup bagaimana MLOps menyelesaikan masalah ML tradisional sambil meningkatkan kemampuan adaptasi dan otomatisasi proses ML.

Ini mencakup:

  • Standar dan nilai yang dibangun oleh MLOps
  • Pipeline untuk pengiriman berkelanjutan, pelatihan berkelanjutan, dan integrasi berkelanjutan di MLOps
  • Kursus MLOps memiliki berbagai tingkat kedewasaan
  • Perbandingan platform MLOps dan tumpukan alat

Kursus oleh Udemy ini untuk ilmuwan data, insinyur ML, insinyur DevOps, dan profesional lain yang ingin mempelajari konsep tersebut.

Penerapan Model Pembelajaran Mesin: Udemy

Kursus penerapan pembelajaran mesin oleh Udemy ini mengajarkan Anda cara mentransisikan model pembelajaran mesin Anda dari tahap penelitian ke solusi yang sepenuhnya terintegrasi. Selain itu, kursus ini akan menjelaskan penerapan model dan bagaimana hal itu membantu karir Anda.

Anda akan mempelajari setiap tahap membangun model di lingkungan penelitian, cara mengubah notebook Jupyter menjadi kode produksi, paket kode, memublikasikannya ke API, dan menambahkan pengiriman berkelanjutan menggunakan pelajaran video yang menghibur.

Pelatih akan berbicara tentang gagasan reproduktifitas, pentingnya, dan bagaimana memanfaatkan versi, repositori kode, dan Docker untuk memaksimalkan reproduktifitas selama penerapan. Selain itu, Anda akan mempelajari proses penerapan model pembelajaran mesin dari notebook Jupyter ke platform dan infrastruktur cloud sambil mempertimbangkan CI/CD.

  Cara Mengirim Pesan Audio Menggunakan Siri di iPhone

Kursus ini untuk:

  • Ilmuwan data yang ingin menggunakan model pembelajaran mesin pertama mereka
  • Ilmuwan data yang ingin menjadi lebih mahir dalam penerapan model.
  • Orang yang bekerja dalam pengembangan perangkat lunak tetapi ingin beralih ke pembelajaran mesin

Dasar-dasar MLOps: Kursus

Kursus Coursera ini akan mempelajari tentang alat MLOps yang digunakan untuk menginstal, menilai, mengoperasikan, dan memantau sistem ML produksi di Google Cloud dalam kursus ini.

Selain itu, ini melibatkan penerapan, pengujian, pemantauan, dan otomatisasi sistem ML. Profesional ML dapat menggunakan alat untuk evaluasi model dan pengembangan berkelanjutan. Mereka berkolaborasi dengan ilmuwan data yang dapat membuat model untuk memberikan kecepatan dalam menerapkan model berperforma terbaik.

Apa yang akan Anda pelajari?

  • Menerapkan teknologi penting untuk MLOps yang efektif
  • Mengadopsi prosedur CI/CD yang paling efektif saat menangani sistem ML
  • Konfigurasikan dan siapkan lingkungan Google Cloud untuk MLOps yang andal dan efisien
  • Terapkan alur kerja untuk pelatihan dan inferensi yang dapat diandalkan dan dapat direproduksi

Spesialisasi MLOps: Coursera

Kursus MLOps Coursera mencakup ide-ide pembelajaran mesin dasar dan pengetahuan praktis tentang pengembangan perangkat lunak kontemporer dan peran rekayasa untuk menciptakan rekayasa pembelajaran mesin untuk produksi.

Kursus ini mencakup area yang berbeda, termasuk membuat konsep, membuat, dan memelihara sistem terintegrasi yang terus berjalan dalam produksi. Kursus ini mengajarkan bagaimana sistem produksi harus mengelola data yang terus berubah, sangat mirip dengan pemodelan pembelajaran mesin pada umumnya.

Apa yang akan Anda pelajari?

  • Membuat sistem produksi ML yang lengkap, termasuk perencanaan proyek, persyaratan data, teknik pemodelan, dan penerapan
  • Membuat model dasar, menyelesaikan penyimpangan ide, dan membuat prototipe untuk aplikasi pembelajaran mesin yang diproduksi
  • Belajar memanfaatkan TensorFlow Extended untuk melakukan rekayasa dan transformasi
  • Belajar menggunakan alat untuk asal data dan metadata garis keturunan, membuat siklus hidup data, dan menggunakan skema data bisnis untuk melacak evolusi data

Pelatihan Sertifikasi MLOps: CloudxLab

CloudxLab menyediakan kursus Pelatihan Sertifikasi MLOps ini. Secara umum, ini mengacu pada metode, keterampilan, dan keahlian dunia nyata yang diperlukan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin Anda, menerapkannya, dan melacaknya.

Setelah melatih model pembelajaran mesin kami, tantangan besar berikutnya adalah menerapkan dan menskalakannya dalam produksi sehingga lebih banyak pengguna dapat menggunakannya. Anda akan belajar bagaimana menggunakan alat dan pendekatan secara efisien melalui proses pembelajaran eksperimental.

Memahami pembelajaran mesin dan ide-ide pembelajaran yang mendalam sangat penting, tetapi Anda juga harus memiliki keahlian yang kuat dengan keterampilan teknik produksi. Selain mengembangkan pengalaman dalam teknologi DevOps, kursus ini mempelajari pembelajaran mesin dan metode pembelajaran mendalam secara mendalam. Setelah menyelesaikan kursus, siswa akan belajar untuk:

  • Buat sistem pembelajaran mesin dari awal hingga akhir.
  • Pelajari tentang cakupan proyek, persyaratan data, pemodelan, dan penerapan
  • Buat saluran pipa untuk menyempurnakan prosedur pelatihan model
  • Belajarlah untuk mengatasi kesulitan bisnis Anda dengan beberapa pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran yang mendalam
  • Menggunakan Spark MLlib agar sesuai untuk pelatihan model terdistribusi
  • Manfaatkan pipeline CI/CD untuk menerapkan model pembelajaran mesin Anda ke dunia nyata

Pelatihan Kursus MLOps Bersertifikat: 360 DigiTMG

Kursus MLOps ini mencakup penerapan model machine learning dalam skala besar. Hasil pelatihan dari ketidakpuasan kami saat mengerjakan proyek konsultasi dan mencoba mengimplementasikan proyek Machine Learning dalam pengaturan dunia nyata.

Insinyur ML menghadapi tantangan yang berbeda saat mengerjakan sebuah proyek, seperti “mengoperasionalkan” dan “menghasilkan” kode. Bagi banyak insinyur, cukup sulit untuk menerapkan model ML dengan cepat dan efektif karena tidak ada platform atau kumpulan rekomendasi seperti yang ada di proyek rekayasa perangkat lunak lainnya.

  Cara Menghapus Halaman di Microsoft Word

Kursus ini akan mengajarkan Anda:

  • Permintaan MLOp di bidang ilmu data
  • Pelajari tentang Docker dan manfaat containerization
  • Pelajari tentang TensorFlow Extended (TFX) dan banyak bagiannya

Rekayasa MLOps di AWS

Kursus MLOps oleh AWS ini akan membantu Anda mempelajari dan menerapkan prosedur bergaya DevOps sambil melatih dan menerapkan model ML dengan bantuan Teknik MLOps di AWS.

Selain itu, Anda akan belajar cara beroperasi dalam tim dan memanfaatkan alat, otomatisasi, prosedur, dan kerja tim untuk mendukung pengembang dan staf operasi, insinyur DevOps, dan insinyur platform data ML yang bertanggung jawab untuk mengoperasionalkan model ML.

Anda akan menemukan cara membuat rencana tindakan MLOps untuk bisnis Anda setelah kursus selesai sehingga Anda dapat beralih dari belajar menjadi melakukan.

Sertifikat Profesional di MLOps dengan AWS: EdX

EdX Cource ini adalah pilihan bagus lainnya untuk para penggemar ML. Anda akan belajar mengintegrasikan kemampuan teknik data dan ilmu data untuk menerapkan model pembelajaran mesin melalui kursus Operasi Pembelajaran Mesin dengan Amazon Web Services.

Sebagian besar tenaga kerja dalam mengimplementasikan model AI tidak melibatkan pengembangan model. Kurikulum akan memperkenalkan Anda untuk berkolaborasi dengan ilmuwan data dan menerapkan model pembelajaran mesin yang dapat belajar dari data dan menghasilkan prediksi. Prosedur ini umumnya otomatis; dengan demikian, MLOps dan keahlian teknik AI diperlukan.

Untuk menambahkan lebih banyak, kursus ini akan membantu Anda mempelajari cara membangun saluran untuk mengawasi beberapa titik operasi, seperti data yang masuk dan keluaran keputusan.

Sertifikasi Kursus MLOps: igmGuru

Kursus MLOps oleh igmGuru ini bertujuan untuk menginstruksikan peserta dalam membuat model pembelajaran mesin untuk produksi massal.

Individu menerima pelatihan yang ditingkatkan dalam menggunakan berbagai alat dan teknik produksi untuk pembelajaran mesin. Kursus ini memberikan paparan yang diperlukan untuk dasar-dasar MLOps yang Anda butuhkan untuk mengembangkan kompetensi subjek, yang sangat penting untuk menjamin karier yang sukses di AI.

Dasar-dasar MLOps: PluralSight

Kursus oleh PluralSight ini berfokus pada penyediaan pengetahuan mendalam tentang praktik pembelajaran mesin standar untuk menerapkan, mengevaluasi, memantau, dan mengoperasikan sistem terintegrasi ML.

Berbagai alat operasi pembelajaran mesin akan diperkenalkan kepada siswa selama kursus. Selain memahami penggunaan alat-alat ini, peserta pelatihan selanjutnya akan mempelajari pendekatan standar untuk menggunakan alat-alat ini. Kursus ini akan membantu para profesional mengintegrasikan sistem ML dengan proses bisnis.

Namun demikian, peserta pelatihan akan belajar lebih lanjut untuk menguji dan memantau sistem ML untuk meningkatkan kinerjanya dan menghilangkan gangguan teknis. PluralSight menawarkan versi percobaan gratis dari kursus online ini. Jika Anda menyukai versi gratis dan ingin melanjutkan kursus, belilah versi premium. Uji coba gratis ini selama sepuluh hari dan hanya mencakup bagian pengantar kursus.

Kesimpulan

Machine Learning (ML) adalah teknologi mutakhir yang membuat mesin lebih pintar dan pengambilan keputusan mandiri. Di masa lalu, mesin digunakan untuk bekerja sesuai dengan input manusia. Tetapi sistem terintegrasi ML dapat bekerja secara independen tanpa campur tangan manusia dan terus meningkatkan kinerjanya seiring waktu dengan menganalisis data dan pembelajaran.

Jadi, jika Anda ingin masuk ke bidang ilmu data, mempelajari ML Operations (MLOps) sangat penting. Melalui kursus MLOps, Anda dapat mempelajari dasar-dasar operasi ML dan menghilangkan keraguan dan kesalahpahaman Anda. Ini juga akan membantu Anda mendapatkan pekerjaan impian Anda dan mendapatkan penghasilan yang layak.

Jadi, pilih kursus MLOps yang bagus dari daftar di atas, daftar di dalamnya, dan mulailah belajar.