O MLOps nasceu da junção de DevOps, Engenharia de Dados e Aprendizado de Máquina.
Os sistemas de ML são experimentais, têm um número mais significativo de componentes e são mais desafiadores para construir e manter.
Se você já trabalhou com aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, pode ter encontrado MLOps.
Assim como o DevOps, o Machine Learning Operations (MLOps) é o próximo passo significativo que as empresas modernas estão tomando.
Embora compartilhe um conceito semelhante ao DevOps, ele é implementado de maneira diferente.
Espera-se que o MLOps cresça tremendamente e atinja US$ 4 bilhões até o final de 2025.
Com a crescente demanda por MLOps, mais e mais aspirantes estão ansiosos para fazer cursos de MLOps para ter melhores insights sobre essas operações.
Então, se você é um deles, vamos entender o que é MLOps e então entrar na lista dos 9 melhores cursos de MLOps para ajudá-lo a aprender e dominá-lo.
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O que é MLOps?
O MLOps atua como um meio onde cientistas de dados e especialistas em operações podem trabalhar juntos e se comunicar usando um conjunto de técnicas.
A implementação de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em ambientes de produção expansivos pode ser automatizada para aprimorar a qualidade e agilizar o processo de gerenciamento. Além disso, o MLOps simplifica o alinhamento de modelos com as demandas de negócios e os padrões regulatórios.
Você pode até lançar aplicativos de ML de alto desempenho continuamente em produção em escala, graças ao MLOps. Existem requisitos específicos para que o ML crie um novo ciclo de vida juntamente com os processos atuais de SDLC e CI/CD, o que resulta em um fluxo de trabalho mais eficaz e melhores resultados.
As diferentes fases do MLOps são:
- Análise de dados
- Transformação/preparação de dados
- Treinamento e desenvolvimento de modelos
- validação do modelo
Para melhorar em MLOps, você precisa de um conhecimento abrangente, que se torna mais acessível com a ajuda de um curso de especialização em MLOps.
Por que considerar um curso de especialização em MLOps?
Como os dados são a base de todos os programas, o aprendizado de máquina é diferente do software tradicional. O serviço de dados, em vez da funcionalidade do aplicativo, é o foco do design do código. Além disso, o ML é um sistema dinâmico de malha aberta.
A tarefa não inicia até que os modelos sejam colocados em uso. Além disso, os modelos de produção devem ser rastreados, treinados novamente e reimplantados em resposta à alteração dos sinais de dados para manter o desempenho ideal. A implantação de aprendizado de máquina exige habilidades com mais frequência em domínios técnicos, como engenharia de software e DevOps.
Em um curso típico de MLOps, as ideias fundamentais de aprendizado de máquina são combinadas com o conhecimento prático do desenvolvimento de software contemporâneo e funções de engenharia para criar engenharia de aprendizado de máquina para produção.
Você aprenderá sobre o potencial, as dificuldades e os efeitos da engenharia de aprendizado de máquina em diferentes áreas de desenvolvimento e produção. Após a conclusão do curso, você poderá criar soluções de IA de ponta e resolver problemas do mundo real. Fora isso, você estará preparado para:
- Crie um sistema de produção de ML completo, incluindo planejamento de projeto, requisitos de dados, técnicas de modelagem e implantação
- Crie um modelo de linha de base, resolva o desvio de ideias e construa um protótipo.
- Aprenda a projetar pipelines de dados adquirindo, depurando e validando conjuntos de dados
- Utilize o TensorFlow Extended para realizar engenharia, transformação e seleção de recursos
- Use ferramentas para metadados de linhagem e proveniência de dados, crie um ciclo de vida de dados e utilize esquemas de dados de negócios para acompanhar a evolução dos dados
Os alunos que buscam um curso de MLOps on-line também podem obter o MLOps ZoomCamp, no qual podem concluir soluções em diferentes arquivos. Abrange a introdução, implantação, práticas, projetos, etc.
Importância dos MLOps nas Perspectivas de Carreira
Há uma grande competição em ciência de dados e, todos os anos, centenas e milhares de estudantes escolhem esse campo, pois oferece um excelente escopo de trabalho.
Embora o MLOps seja menos conhecido do que a ciência de dados, a escala de pagamento é comparável. Um cientista de dados nos EUA tem um salário base médio de US$ 119.000, enquanto os engenheiros de MLOps normalmente ganham cerca de US$ 90.529.
Os MLOps podem apoiar organizações de todas as formas e tamanhos no desenvolvimento de planos eficazes, gerenciamento e sucesso no futuro. Como resultado, a importância dessa técnica está aumentando à medida que os dados e a tecnologia continuam a superar novos patamares.
Portanto, como engenheiro de MLOps, você será exposto a diferentes tarefas, como instalar modelos de aprendizado de máquina e garantir que estejam operacionais na produção. Para colocar o modelo em uso, você deve ser capaz de compreender o algoritmo de aprendizado de máquina subjacente a ele.
Como funciona um curso de especialização em MLOps?
Os cursos de especialização em MLOps podem ajudar os alunos a adquirir habilidades práticas e teóricas. Veja como fazer um curso funciona.
Matricular
Você pode se inscrever diretamente em um curso de especialização em MLOps on-line depois de escolher o curso que achar adequado para você. Depois de se inscrever em um curso, você é um membro registrado.
A melhor parte é que você pode terminar apenas um curso, interromper permanentemente seus estudos ou cancelar sua assinatura. Você também receberá um painel para visualizar e acompanhar todas as suas matrículas em cursos e avanços.
Faça um projeto prático
Cada especialização vem com um projeto prático que você deve fazer para concluir o curso de especialização MLOps e receber seu certificado autêntico. No entanto, antes de iniciar o curso prático do projeto, você deve concluir todos os outros cursos para ter conhecimento que pode aplicar ao projeto.
Obtenha o Certificado
Após a conclusão do curso, você pode obter um certificado do curso fornecido, que você pode mostrar a potenciais empregadores e conseguir o emprego dos seus sonhos.
Agora, vamos ver alguns dos melhores cursos de MLOps que você pode fazer.
Fundamentos de MLOps: pipelines de CI/CD/CT de ML: Udemy
Este curso da Udemy ensinará os fundamentos do MLOps e abordará como o MLOps está resolvendo problemas do ML tradicional, ao mesmo tempo em que aprimora a adaptabilidade e a automação do processo de ML.
Cobre:
- Os padrões e valores em torno dos quais o MLOps é construído
- Pipelines para entrega contínua, treinamento contínuo e integração contínua em MLOps
- O curso MLOps tem vários níveis de maturidade
- Comparações das plataformas MLOps e pilha de ferramentas
Este curso da Udemy é para cientistas de dados, engenheiros de ML, engenheiros de DevOps e outros profissionais que desejam aprender o conceito.
Implantação de modelos de aprendizado de máquina: Udemy
Este curso de implantação de machine learning da Udemy ensina como fazer a transição de seus modelos de machine learning do estágio de pesquisa para uma solução totalmente integrada. Além disso, o curso explicará a implantação do modelo e como isso é útil para sua carreira.
Você aprenderá cada etapa da construção de um modelo no ambiente de pesquisa, como transformar notebooks Jupyter em código de produção, pacotes de código, publicá-lo em uma API e adicionar entrega contínua usando aulas em vídeo divertidas.
O instrutor falará sobre a ideia de reprodutibilidade, sua importância e como utilizar versionamento, repositórios de código e Docker para maximizar a reprodutibilidade durante a implantação. Além disso, você aprenderá o processo de implantação de um modelo de aprendizado de máquina de um notebook Jupyter para plataformas e infraestrutura em nuvem, levando em consideração o CI/CD.
Este curso é para:
- Cientistas de dados que desejam usar seu primeiro modelo de aprendizado de máquina
- Cientistas de dados que desejam se tornar mais proficientes na implantação de modelos.
- Pessoas que trabalham no desenvolvimento de software, mas desejam fazer a transição para o aprendizado de máquina
Fundamentos de MLOps: Coursera
Este curso do Coursera aprenderá sobre as ferramentas MLOps usadas para instalar, avaliar, operar e monitorar sistemas de ML de produção no Google Cloud neste curso.
Além disso, envolve a implantação, teste, monitoramento e automação dos sistemas de ML. Os profissionais de ML podem empregar ferramentas para avaliação de modelos e desenvolvimento contínuo. Eles colaboram com cientistas de dados que podem criar modelos para fornecer velocidade na implantação dos modelos de melhor desempenho.
O que você vai aprender?
- Implementando as tecnologias essenciais para MLOps eficazes
- Adote os procedimentos de CI/CD mais eficazes ao lidar com sistemas de ML
- Configure e configure ambientes do Google Cloud para MLOps confiáveis e eficientes
- Implemente fluxos de trabalho para treinamento e inferência que sejam confiáveis e reproduzíveis
Especialização em MLOps: Coursera
O curso MLOps Coursera abrange ideias fundamentais de aprendizado de máquina e o conhecimento prático do desenvolvimento de software contemporâneo e funções de engenharia para criar engenharia de aprendizado de máquina para produção.
O curso abrange diferentes áreas, incluindo conceituação, criação e manutenção de sistemas integrados em constante execução na produção. O curso ensina como os sistemas de produção devem gerenciar dados em constante mudança, totalmente para a modelagem típica de aprendizado de máquina.
O que você vai aprender?
- Criação de um sistema de produção de ML completo, incluindo planejamento de projeto, requisitos de dados, técnicas de modelagem e implantação
- Criando um modelo de linha de base, resolvendo a deriva de ideias e construindo um protótipo para um aplicativo de aprendizado de máquina em produção
- Aprendendo a utilizar o TensorFlow Extended para realizar engenharia e transformação
- Aprender a usar ferramentas para proveniência de dados e metadados de linhagem, criando um ciclo de vida de dados e usando esquemas de dados de negócios para acompanhar a evolução dos dados
Treinamento de certificação MLOps: CloudxLab
CloudxLab oferece este curso de treinamento de certificação MLOps. Geralmente, refere-se aos métodos, habilidades e experiência do mundo real necessários para desenvolver seus modelos de aprendizado de máquina, implementá-los e acompanhar.
Depois de treinar nosso modelo de aprendizado de máquina, o próximo grande desafio é implantá-lo e dimensioná-lo em produção para que mais usuários possam usá-lo. Você aprenderá como usar as ferramentas e abordagens de forma eficiente através do processo de aprendizagem experimental.
Compreender o aprendizado de máquina e as ideias de aprendizado profundo são cruciais, mas você também deve ter uma sólida experiência com habilidades de engenharia de produção. Além de desenvolver experiência em tecnologias DevOps, este curso aprofunda os métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Após a conclusão do curso, os alunos aprenderão a:
- Crie um sistema de aprendizado de máquina do começo ao fim.
- Saiba mais sobre o escopo do projeto, requisitos de dados, modelagem e implantação
- Crie pipelines para aprimorar o procedimento de treinamento do modelo
- Aprenda a lidar com suas dificuldades de negócios com várias técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Usando o Spark MLlib para se adequar ao treinamento de modelo distribuído
- Utilize pipelines de CI/CD para implantar seus modelos de aprendizado de máquina no mundo real
Treinamento certificado do curso MLOps: 360 DigiTMG
Este curso de MLOps abrange a implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala. O treinamento é resultado de nossa insatisfação ao trabalhar em projetos de consultoria e tentar implementar projetos de Machine Learning em configurações do mundo real.
Os engenheiros de ML enfrentam diferentes desafios enquanto trabalham em um projeto, como “operacionalizar” e “producionalizar” o código. Para muitos engenheiros, é bastante desafiador implantar modelos de ML de forma rápida e eficaz porque não há plataforma ou conjunto de recomendações como em outros projetos de engenharia de software.
Este curso vai te ensinar:
- A demanda por MLOps no campo da ciência de dados
- Saiba mais sobre o Docker e os benefícios da conteinerização
- Saiba mais sobre o TensorFlow Extended (TFX) e suas várias partes
Engenharia de MLOps na AWS
Este curso de MLOps da AWS ajudará você a aprender e aplicar procedimentos no estilo DevOps durante o treinamento e a implantação de modelos de ML com a ajuda da Engenharia de MLOps na AWS.
Além disso, você aprenderá a operar em equipe e alavancar ferramentas, automação, procedimentos e trabalho em equipe para dar suporte aos desenvolvedores e equipe de operações, engenheiros de DevOps e engenheiros de plataforma de dados de ML responsáveis pela operacionalização de modelos de ML.
Você descobrirá como criar um plano de ação de MLOps para o seu negócio assim que o curso terminar, para que você possa passar de estudar a fazer.
Certificado profissional em MLOps com AWS: EdX
Este EdX Cource é outra boa opção para os entusiastas de ML. Você aprenderá a integrar habilidades de engenharia de dados e ciência de dados para implantar modelos de machine learning por meio do curso Machine Learning Operations with Amazon Web Services.
A maior parte do trabalho na implementação de modelos de IA não envolve o desenvolvimento de modelos. O currículo apresentará a você a colaboração com cientistas de dados e a implementação de modelos de aprendizado de máquina que podem aprender com os dados e produzir previsões. Este procedimento é geralmente automatizado; portanto, são necessários conhecimentos de engenharia de MLOps e IA.
Para adicionar mais, o curso o ajudará a aprender como construir o pipeline para observar vários pontos de operação, como os dados de entrada e as saídas de decisão.
Certificação do Curso MLOps: igmGuru
Este MLOps Cource da igmGuru visa instruir os participantes na criação de modelos de aprendizado de máquina para produção em massa.
Os indivíduos recebem treinamento aprimorado no uso de várias ferramentas e técnicas de produção para aprendizado de máquina. O curso fornece a exposição necessária aos fundamentos de MLOps necessários para desenvolver competência no assunto, o que é vital para garantir uma carreira de sucesso em IA.
Fundamentos de MLOps: PluralSight
Este curso da PluralSight se concentra em fornecer conhecimento aprofundado das práticas padrão de aprendizado de máquina para implantar, avaliar, monitorar e operar sistemas integrados a ML.
Várias ferramentas de operação de aprendizado de máquina serão apresentadas aos alunos durante o curso. Além de entender os usos dessas ferramentas, os trainees aprenderão ainda mais as abordagens padrão para usar essas ferramentas. O curso ajudará os profissionais a integrar um sistema de ML com um processo de negócios.
No entanto, os estagiários aprenderão ainda a testar e monitorar o sistema de ML para melhorar seu desempenho e eliminar falhas técnicas. A PluralSight oferece uma versão de avaliação gratuita deste curso online. Se você gosta da versão gratuita e deseja continuar com o curso, adquira a versão premium. A avaliação gratuita é por dez dias e inclui apenas a seção introdutória do curso.
Conclusão
Machine Learning (ML) é uma tecnologia de ponta que torna as máquinas mais inteligentes e autossustentáveis na tomada de decisões. No passado, as máquinas costumavam funcionar de acordo com as entradas humanas. Mas um sistema integrado ao ML pode funcionar de forma independente sem intervenção humana e continua melhorando seu desempenho com o tempo, analisando dados e aprendendo.
Portanto, se você deseja entrar no campo da ciência de dados, é essencial aprender operações de ML (MLOps). Por meio de um curso de MLOps, você pode aprender os fundamentos das operações de ML e esclarecer suas dúvidas e equívocos. Também o ajudará a conseguir o emprego dos seus sonhos e a ganhar decentemente.
Assim, escolha um bom curso de MLOps da lista acima, inscreva-se nele e comece a aprender.