Die besten MLOps-Kurse 2026

Diese Liste bewertet Kurse nach vier Kriterien:

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• Konzeptionelle Tiefe: Erklärt der Kurs den kompletten MLOps-Lebenszyklus oder zeigt er nur ein Deployment-Skript und ist damit fertig?
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• Praxisnähe: Baust, deployest und überwachst du eine echte Pipeline — oder schaust du nur ein Diagramm an?
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• Plattform- und Tooling-Abdeckung: Bleibt der Kurs bei einer Cloud oder einem Framework oder vermittelt er, wie die Bausteine (MLflow, Modell-Registry, CI/CD, Cloud-ML-Services) zusammenpassen?
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• Expertise der Lehrenden und Outcomes: Wer unterrichtet — und was kannst du danach wirklich betreiben?
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Die meisten Kurse auf dieser Liste kannst du kostenlos oder im Testzeitraum starten; einige erfordern für den vollen Zugriff ein kostenpflichtiges Plattform-Abo, einen Einmalkauf oder eine Nanodegree-Gebühr.

1. MLOps Concepts — DataCamp

DataCamps MLOps Concepts ist der beste Kurs auf dieser Liste für Developer und Tech-Leads, die erst den MLOps-Lebenszyklus klar verstehen wollen, bevor sie ein einziges Deployment-Tool anfassen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Grundlagen
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• Zeit: Ca. 2 Stunden, im eigenen Tempo
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• Kosten: Kostenloser Einstieg; Vollzugriff im DataCamp-Abo (~12,42 $/Monat) enthalten
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• Am besten geeignet für: Developer und Tech-Leads, die vor einem längeren, toollastigen Programm eine fokussierte, konzeptionelle Grundlage in MLOps wollen
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Der Kurs führt durch die Kernphasen des Machine-Learning-Lebenszyklus — Design und Entwicklung, Deployment und Betrieb — und behandelt Feature Stores, Experiment-Tracking, Containerisierung, CI/CD sowie statistisches und technisches Monitoring, das Retraining auslöst.

2. Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree — Udacity

Udacitys Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree ist eine starke Option für Developer, die ein projektbasiertes Programm wollen, das MLOps als eigene Disziplin behandelt — nicht als Anhängsel eines Modeling-Kurses.

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• Niveau: Fortgeschritten
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• Zeit: Ca. 4 Monate bei 10 Std./Woche
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• Kosten: Nanodegree-Gebühr
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• Am besten geeignet für: Developer, die den Data-Science-Workflow kennen und darauf produktionsreifen Python-Code, CI/CD-Pipelines und Monitoring aufbauen wollen
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Das Programm behandelt sauberen, testbaren, produktionsreifen Python-Code, baut dann eine wiederverwendbare ML-Pipeline mit Experiment-Tracking und Datenversionierung auf und schließt mit Modelldeployment via FastAPI und einem vollständigen CI/CD-Setup ab. Jedes der vier Projekte wird vor dem Bestehen vom Udacity-Reviewernetzwerk geprüft.

3. Machine Learning in Production — DeepLearning.AI (Coursera)

Andrew Ngs Machine Learning in Production ist eine hervorragende Wahl für Developer, die eine fundierte, kompakte theoretische Basis zum Betrieb von ML-Systemen im großen Maßstab wollen — von einem der bekanntesten Dozenten des Fachs.

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• Niveau: Fortgeschrittene Grundlagen
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• Zeit: Ca. 10 Stunden über 3 Module
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• Kosten: Kostenlose Höreroption; Coursera-Abo für das Zertifikat
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• Am besten geeignet für: Developer, die die Begründung hinter Deployment-Patterns, Concept Drift und datenorientierter KI verstehen wollen, bevor sie selbst ein System betreiben
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Der Kurs behandelt den ML-Projektlebenszyklus und Deployment-Patterns, geht dann auf Modellierungsherausforderungen wie Fehleranalyse und verzerrte Datensätze ein und schließt mit Datendefinition, Label-Konsistenz und der Festlegung einer Leistungsbaseline. Er wird mit 4,8/5 über mehr als 3.300 Bewertungen bewertet.

4. MLOps | Machine Learning Operations Specialization — Duke University (Coursera)

Die MLOps Specialization der Duke University, unterrichtet von Noah Gift und Alfredo Deza, ist ideal für Developer, die Breite über mehrere Cloud-Plattformen suchen statt Tiefe in einem einzelnen Vendor-Stack.

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• Niveau: Fortgeschritten
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• Zeit: Spezialisierung mit vier Kursen, etwa 6 Monate bei 5 Std./Woche
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• Kosten: Einzelkurse kostenlos hörbar; Coursera-Abo für das Zertifikat
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• Am besten geeignet für: Developer, die ML-Systeme in mehreren Umgebungen betreiben müssen — AWS SageMaker, Azure ML und Open-Source-Tools — statt nur zu standardisieren
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Die Spezialisierung behandelt Python-Grundlagen für MLOps, anschließend DevOps- und DataOps-Praktiken für CI/CD und Reproduzierbarkeit, dann Deployments auf SageMaker und Azure ML, und schließt mit MLflow und Hugging Face für Experiment-Tracking und Modell-Registry ab.

5. Complete MLOps Bootcamp With 10+ End-to-End ML Projects — Udemy

Das Udemy-MLOps Bootcamp ist eine gute Wahl für Developer, die maximale Praxisvielfalt mit Projekten wollen und Data Science und MLOps gemeinsam abdecken möchten.

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• Niveau: Fortgeschrittene Grundlagen bis Fortgeschritten
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• Zeit: Bootcamp-Stil, 10+ End-to-End-Projekte
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• Kosten: Einmalkauf bei Udemy (häufig rabattiert)
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• Am besten geeignet für: Developer, die genauso viel Übung mit der Infrastruktur — Docker, MLflow, CI/CD — wie mit dem Modeling wollen
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Der Kurs behandelt Aufbau und Automatisierung von Deployment, Monitoring und Skalierung für ML-Modelle mit MLflow, Docker und modernen MLOps-Frameworks und führt dann durch mehr als zehn Praxisprojekte — vom Datenimport bis zur laufenden Produktionspipeline.

6. MLOps Zoomcamp — DataTalks.Club

MLOps Zoomcamp ist eine gute Option für Developer, die einen komplett kostenlosen, Community-gestützten Kurs mit klarer Wochenstruktur suchen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Grundlagen (setzt Python-, Docker-Basics und ML-Erfahrung voraus)
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• Zeit: 9 Wochen, im eigenen Tempo
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• Kosten: Kostenlos
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• Am besten geeignet für: Developer, die statt eines reinen Videokurses einen kostenlosen, strukturierten Weg mit Hausaufgaben, Leaderboard und Slack-Community zum Troubleshooting wollen
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Der Kurs behandelt Experiment-Tracking und Modellmanagement, Workflow-Orchestrierung, Modelldeployment und Monitoring und schließt mit einem Abschlussprojekt ab, das von Peers reviewt wird. Alle Materialien, Videos und Aufgaben sind offen und kostenlos, Live-Kohorten laufen jedoch nur periodisch.

7. MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals — Pluralsight

Pluralsights MLOps Fundamentals ist gut für Developer, die bereits im Google-Cloud-Ökosystem arbeiten und einen fokussierten Blick auf die MLOps-Tools einer Plattform möchten.

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• Niveau: Fortgeschrittene Grundlagen
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• Zeit: Kompaktkurs
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• Kosten: Pluralsight-Abo
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• Am besten geeignet für: Developer, die sehen wollen, wie MLOps-Tools und Best Practices konkret für Deployment, Bewertung und Monitoring von Modellen auf Google Cloud angewendet werden
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Der Kurs führt in Deployment, Testing, Monitoring und Automatisierung ein, die MLOps ausmachen — durchgängig angewandt auf Googles eigene Tools für die kontinuierliche Evaluation ausgerollter Modelle.

Vergleichstabelle: Die besten MLOps-Kurse