MLOps 的兴起：数据科学与运维的交汇点
MLOps 诞生于 DevOps、数据工程和机器学习三大领域的交叉地带。它不仅仅是一个概念，更是实践和策略的融合。
机器学习系统本质上是实验性的，其复杂性体现在更多的组件以及更高的构建和维护难度上。这使得 MLOps 在此领域变得至关重要。
如果您涉足机器学习或深度学习，那么您很可能已经接触过 MLOps。它正逐渐成为行业内的标配。
如同 DevOps 一样，机器学习运维（MLOps）是现代企业正在积极采纳的关键策略。它代表了企业在追求效率和创新上的下一步。
尽管 MLOps 与 DevOps 有着相似的核心理念，但它们的实现方式却大相径庭，这反映了机器学习本身的独特性。
市场预测显示，MLOps 的增长势头强劲，预计到 2025 年底，市场规模将达到 40 亿美元，这是一个巨大的增长空间。
随着对 MLOps 的需求持续攀升，越来越多的人开始寻求 MLOps 相关的课程，希望能更深入地理解并掌握这门技术。这推动了相关教育培训的发展。
因此，如果您对此领域感兴趣，不妨先了解一下 MLOps 的定义，然后我们一起探索 9 个精选的 MLOps 课程，助力您的学习之路，助您精通 MLOps。
什么是 MLOps？
MLOps 作为数据科学家和运维专家之间的桥梁，它促进双方的协作与沟通，并依赖一套统一的技术标准。
通过在广泛的生产环境中实施机器学习和深度学习模型，MLOps 实现了自动化，从而提高了质量并简化了管理流程。它还确保了模型与业务需求和监管标准的紧密结合。
借助 MLOps，企业可以持续大规模地将高性能的 ML 应用部署到生产环境中。与传统的 SDLC 和 CI/CD 流程不同，ML 有其特殊需求，需要创建新的生命周期，从而带来更高效的工作流程和更卓越的成果。
MLOps 的主要阶段包括：
- 数据分析
- 数据转换/准备
- 模型训练和开发
- 模型验证
要精通 MLOps，您需要全面的知识。通过专业的 MLOps 课程，这些知识更容易获取，您可以系统地学习和提升。
为什么要考虑 MLOps 专业化课程？
与传统软件不同，机器学习的核心在于数据。它侧重于数据服务而非应用功能。此外，ML 本质上是一个开放的动态系统。
在模型投入使用之前，工作不会停止。为了保持最佳性能，必须持续跟踪、重新训练和重新部署生产模型，以响应不断变化的数据信号。机器学习部署对软件工程和 DevOps 等技术领域的技能要求更高。
典型的 MLOps 课程会将机器学习的基本概念与现代软件开发和工程实践相结合，从而构建用于生产环境的机器学习工程。
您将深入了解机器学习工程在各个开发和生产领域中的潜力、挑战和影响。完成课程后，您将有能力创建先进的人工智能解决方案，并解决实际问题。此外，您还将具备以下能力：
- 构建完整的机器学习生产系统，涵盖项目规划、数据需求、建模技术和部署等环节
- 创建基线模型、解决偏见问题，并构建原型
- 设计数据管道，从数据获取、清理到验证，全方位掌握数据处理流程
- 利用 TensorFlow Extended 进行特征工程、转换和选择
- 使用数据来源和沿袭元数据工具，创建数据生命周期，并利用业务数据模式跟踪数据演变
此外，参加在线 MLOps 课程的学生还可以参与 MLOps ZoomCamp，通过实际项目练习巩固所学知识，项目内容涵盖介绍、部署和实践等多个方面。
MLOps 在职业前景中的重要性
数据科学领域竞争激烈，每年都有大量的学生涌入，因为它提供了广阔的就业前景。这是一个充满机遇与挑战的领域。
尽管 MLOps 的知名度不如数据科学，但其薪资水平却与之相近。在美国，数据科学家的基本工资中位数约为 119,000 美元，而 MLOps 工程师的基本工资通常约为 90,529 美元，这是一个非常有竞争力的薪酬水平。
MLOps 能够帮助各种规模和类型的组织制定有效的战略、管理运营并在未来取得成功。随着数据和技术的飞速发展，这项技术的重要性日益凸显。
作为 MLOps 工程师，您将承担多项任务，包括部署机器学习模型并确保它们在生产环境中稳定运行。要成功地将模型投入使用，您必须对作为其基础的机器学习算法有深入的理解。
MLOps 专业化课程是如何运作的？
MLOps 专业化课程旨在帮助学员获得实践和理论知识。以下是参加课程的一般流程：
注册
选择适合您的课程后，您可以直接注册在线 MLOps 专业课程。成功注册后，您将成为一名正式学员。
您可以选择只完成一门课程、暂停学习或取消订阅。您还将获得一个仪表板，以便查看和跟踪您在课程中的所有注册信息和学习进度。
完成实际项目
每个专业课程通常都包含一个实际项目，您必须完成该项目才能顺利毕业并获得专业证书。在开始动手项目之前，您需要完成其他所有课程，才能掌握应用所需的知识。
获取证书
完成课程后，您可以从课程提供方获得证书。您可以向潜在雇主展示此证书，以证明您的专业技能，并增加找到理想工作的机会。
接下来，让我们看看一些值得考虑的优秀 MLOps 课程。
MLOps 基础：ML 的 CI/CD/CT 管道：Udemy
这门 Udemy 课程将为您讲解 MLOps 的基本原理，并探讨 MLOps 如何解决传统机器学习所面临的问题，同时增强机器学习过程的适应性和自动化水平。
课程内容涵盖：
- MLOps 所依据的标准和价值观
- MLOps 中的持续交付、持续训练和持续集成管道
- MLOps 课程中不同成熟度级别的划分
- MLOps 平台和工具栈的对比分析
Udemy 的这门课程适合数据科学家、ML 工程师、DevOps 工程师以及其他希望了解 MLOps 概念的专业人士。
机器学习模型的部署：Udemy
这门 Udemy 机器学习部署课程将教您如何将机器学习模型从研究阶段转化为完全集成的解决方案。此外，该课程还将阐述模型部署的意义及其对职业发展的影响。
您将学习构建模型的各个阶段，了解如何将 Jupyter 笔记本转换为生产代码、打包代码、将其发布到 API，并通过有趣的视频课程了解持续交付的流程。
培训师将讲解可重复性的概念、重要性以及如何利用版本控制、代码仓库和 Docker 在部署过程中最大限度地提高可重复性。此外，您还将了解如何将机器学习模型从 Jupyter 笔记本部署到云平台和基础设施，同时考虑 CI/CD 的最佳实践。
本课程适合以下人群：
- 希望部署第一个机器学习模型的数据科学家
- 希望更深入了解模型部署的数据科学家
- 从事软件开发工作，但希望转行到机器学习领域的人
MLOps 基础：Coursera
本 Coursera 课程将深入探讨在 Google Cloud 上部署、评估、操作和监控生产级 ML 系统时使用的 MLOps 工具。
此外，该课程还涵盖机器学习系统的部署、测试、监控和自动化。 ML 专业人员可以使用这些工具进行模型评估和持续开发。他们与数据科学家合作，加速部署性能最佳的模型。
您将学习到：
- 实施有效 MLOps 的基本技术
- 在处理 ML 系统时应用最有效的 CI/CD 程序
- 配置和设置 Google Cloud 环境，以实现可靠高效的 MLOps
- 实现可靠且可重复的训练和推理工作流程
MLOps 专业化：Coursera
MLOps Coursera 课程涵盖机器学习的基本理念，以及现代软件开发和工程角色所需的实践知识，旨在创建用于生产环境的机器学习工程。
本课程涵盖概念化、创建和维护在生产环境中持续运行的集成系统等多个领域。课程强调生产系统如何管理不断变化的数据，这与典型的机器学习建模过程非常相似。
您将学习到：
- 构建完整的机器学习生产系统，涵盖项目规划、数据需求、建模技术和部署等环节
- 为生产级机器学习应用创建基线模型、解决偏见问题并构建原型
- 学习利用 TensorFlow Extended 进行特征工程和转换
- 学习如何使用数据来源和沿袭元数据工具，创建数据生命周期，并利用业务数据模式来跟踪数据演变
MLOps 认证培训：CloudxLab
CloudxLab 提供此 MLOps 认证培训课程。该课程侧重于开发机器学习模型、实施这些模型以及维护和跟踪模型所需的策略、技能和现实世界专业知识。
在训练机器学习模型之后，下一个主要的挑战是在生产环境中部署和扩展模型，以便更多用户可以使用它。您将通过实践学习的方式，学习如何有效地使用这些工具和方法。
深入理解机器学习和深度学习的理念至关重要，但您还需要掌握扎实的生产工程技能。除了积累 DevOps 技术经验之外，本课程还深入探讨了机器学习和深度学习方法。完成本课程后，学员将掌握：
- 从头开始构建一个完整的机器学习系统
- 理解项目的范围、数据要求、建模和部署
- 创建管道以增强模型训练过程
- 学习如何使用各种机器学习和深度学习技术解决业务挑战
- 使用 Spark MLlib 实现分布式模型训练
- 利用 CI/CD 管道将您的机器学习模型部署到实际环境中
认证 MLOps 课程培训：360 DigiTMG
本 MLOps 课程主要介绍大规模部署机器学习模型的方法。该培训课程的设立源于我们在咨询项目以及尝试在实际环境中实施机器学习项目时所遇到的问题。
ML 工程师在处理项目时会面临各种挑战，例如如何将代码“投入运行”和“生产化”。对于许多工程师而言，快速有效地部署 ML 模型非常具有挑战性，因为缺乏像其他软件工程项目一样的成熟平台或一系列建议。
本课程将教您：
- 数据科学领域对 MLOps 的需求
- 理解 Docker 和容器化的优势
- 了解 TensorFlow Extended (TFX) 及其各个组成部分
AWS 上的 MLOps 工程
这门 AWS 上的 MLOps 课程将帮助您学习和应用 DevOps 风格的程序，并借助 AWS 上的 MLOps Engineering 工具训练和部署 ML 模型。
此外，您将学习如何在团队中进行协作，并利用工具、自动化、流程和团队合作来支持负责操作 ML 模型的开发人员和运维人员、DevOps 工程师以及 ML 数据平台工程师。
课程结束后，您将能够为您的企业制定 MLOps 行动计划，从而实现从学习到实践的飞跃。
AWS 的 MLOps 专业证书：EdX
这个 EdX 课程是 ML 爱好者的又一理想选择。您将通过 Amazon Web Services 提供的机器学习运维课程，学习如何整合数据工程和数据科学能力，以部署机器学习模型。
实施人工智能模型的大部分工作并不涉及模型开发。本课程将引导您学习如何与数据科学家合作，并实施机器学习模型，以便能够从数据中学习并产生预测。这个过程通常是自动化的；因此，MLOps 和 AI 工程专业知识至关重要。
此外，本课程还将帮助您学习如何构建管道来监控多个操作点，例如传入数据和决策输出。
MLOps 课程认证：igmGuru
igmGuru 的这门 MLOps 课程旨在指导参与者创建用于大规模生产的机器学习模型。
学员将在使用各种工具和生产技术进行机器学习方面接受更深入的培训。本课程提供了培养专业能力所需的 MLOps 基础知识，这对于确保在人工智能领域取得成功至关重要。
MLOps 基础知识：PluralSight
PluralSight 的本课程侧重于提供有关部署、评估、监控和操作 ML 集成系统的标准机器学习实践的深入知识。
在课程中，学员将学习各种机器学习操作工具。除了了解这些工具的用途外，学员还将学习使用这些工具的最佳实践。本课程将帮助专业人士将 ML 系统与业务流程整合。
此外，学员还将学习测试和监控 ML 系统，以提高其性能并消除技术故障。PluralSight 为此在线课程提供免费试用版。如果您喜欢免费版并希望继续学习，请购买高级版。免费试用期为十天，仅包含课程的介绍部分。
结论
机器学习 (ML) 是一项前沿技术，它使机器更智能，并能自主决策。过去，机器需要根据人类的输入来执行任务。但一个集成了 ML 的系统可以在无人干预的情况下独立运行，并通过分析数据和学习不断提高其性能。
因此，如果您想进入数据科学领域，学习机器学习运维（MLOps）至关重要。通过 MLOps 课程，您可以了解 ML 操作的基础知识，并消除您可能存在的疑虑和误解。这将帮助您找到理想的工作并获得可观的收入。
因此，从上述列表中选择一门合适的 MLOps 课程，注册并开始您的学习之旅吧！