Die besten MLOps-Kurse 2026

Diese Liste bewertet Kurse nach vier Kriterien:

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• Konzeptionelle Tiefe: Erklärt der Kurs den gesamten MLOps-Lebenszyklus oder zeigt er nur ein Deployment-Skript und ist damit fertig?
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• Praxisanteil: Baust, deployest und überwachst du eine echte Pipeline – statt nur ein Diagramm anzuschauen?
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• Abdeckung von Plattformen und Tools: Bleibt der Kurs bei einer Cloud oder einem Framework, oder zeigt er, wie die Bausteine (MLflow, Model-Registries, CI/CD, Cloud-ML-Services) zusammenpassen?
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• Expertise der Dozenten und Ergebnisse: Wer unterrichtet und was kannst du danach wirklich betreiben?
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Die meisten Kurse auf dieser Liste kannst du kostenlos oder mit Testzugang starten; einige erfordern ein kostenpflichtiges Plattform-Abo, einen Einmalkauf oder Nanodegree-Gebühren für den vollen Zugriff.

1. MLOps Concepts — DataCamp

DataCamps MLOps Concepts ist der beste Kurs auf dieser Liste für Entwickler und Tech Leads, die zuerst eine klare Landkarte des MLOps-Lebenszyklus wollen, bevor sie ein einziges Deployment-Tool anfassen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger
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• Zeiteinsatz: Ca. 2 Stunden, im eigenen Tempo
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• Kosten: Kostenloser Start; Vollzugriff im DataCamp-Abo enthalten (~12,42 $/Monat)
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• Am besten geeignet für: Entwickler und Tech Leads, die vor einem längeren, toollastigen Programm eine fokussierte, konzeptionelle Basis in MLOps suchen
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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 rechnerisches Monitoring, das Retraining auslöst.

2. Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree — Udacity

Udacitys Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree ist eine starke Wahl für Entwickler, die ein projektbasiertes Programm wollen, das MLOps als eigene Disziplin behandelt statt als Anhängsel an einen Modeling-Kurs.

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• Niveau: Fortgeschritten
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• Zeiteinsatz: Ca. 4 Monate bei 10 Std./Woche
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• Kosten: Nanodegree-Gebühren
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• Am besten geeignet für: Entwickler, die den Data-Science-Workflow beherrschen und produktionsreifen Python-Code, CI/CD-Pipelines und Monitoring darauf aufbauen wollen
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Das Programm beginnt mit sauberem, testbarem, produktionsreifem Python-Code, führt dann in eine wiederverwendbare ML-Pipeline mit Experiment-Tracking und Datenversionierung und schließt mit Model-Deployment über FastAPI plus vollständigem CI/CD-Setup. Jedes der vier Projekte wird von Udacitys Reviewern geprüft, bevor du bestehst.

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

Andrew Ngs Machine Learning in Production ist ideal für Entwickler, die eine fundierte, einzelne Kurseinheit zur Theorie des Betriebs skalierbarer ML-Systeme von einem der bekanntesten Dozenten suchen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger
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• Zeiteinsatz: Ca. 10 Stunden in 3 Modulen
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• Kosten: Kostenlose Hörversion; Coursera-Abo für das Zertifikat
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• Am besten geeignet für: Entwickler, die die Logik 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 unausgewogene Datensätze ein und schließt mit Datendefinition, Label-Konsistenz und dem Aufbau einer Performance-Baseline. Bewertet mit 4,8/5 bei über 3.300 Rezensionen.

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

Die MLOps Specialization der Duke University, unterrichtet von Noah Gift und Alfredo Deza, ist eine gute Wahl für Entwickler, die lieber Breite über mehrere Cloud-Plattformen als Tiefe in den Tools eines einzigen Anbieters möchten.

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• Niveau: Fortgeschritten
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• Zeiteinsatz: Spezialisierung aus vier Kursen, ca. 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: Entwickler, die ML-Systeme in mehr als einer Umgebung betreiben müssen — AWS SageMaker, Azure ML und Open-Source-Tools — statt sich auf eine zu standardisieren
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Die Spezialisierung beginnt mit Python-Grundlagen für MLOps, führt dann DevOps- und DataOps-Praktiken für CI/CD und Reproduzierbarkeit ein, behandelt anschließend Deployments auf SageMaker und Azure ML und schließt mit MLflow- und Hugging-Face-Tools für Experiment-Tracking und Model-Registries.

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

Das Udemy-MLOps Bootcamp ist eine gute Option für Entwickler, die maximalen Praxisbezug mit vielfältigen Projekten suchen und Data Science und MLOps gemeinsam abdecken wollen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger bis Fortgeschritten
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• Zeiteinsatz: 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: Entwickler, die genauso viel Übung mit Infrastruktur — Docker, MLflow, CI/CD — wie mit dem Modeling wollen
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Der Kurs zeigt, wie man Deployment, Monitoring und Skalierung für ML-Modelle mit MLflow, Docker und modernen MLOps-Frameworks aufbaut und automatisiert, 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 Entwickler, die einen komplett kostenlosen, community-gestützten Kurs mit wöchentlichem Takt suchen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger (setzt Python-, Docker-Grundlagen und ML-Erfahrung voraus)
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• Zeiteinsatz: 9 Wochen, im eigenen Tempo
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• Kosten: Kostenlos
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• Am besten geeignet für: Entwickler, die statt eines reinen Videokurses einen kostenlosen, strukturierten Pfad mit Hausaufgaben, Leaderboard und Slack-Community zur Fehlersuche möchten
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Der Kurs behandelt Experiment-Tracking und Modellverwaltung, Workflow-Orchestrierung, Model-Deployment und Monitoring und endet mit einem Abschlussprojekt, das von Peers begutachtet 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 sinnvoll für Entwickler, die bereits im Google-Cloud-Ökosystem arbeiten und einen fokussierten Blick auf die MLOps-Tools einer Plattform wünschen.

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• Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger
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• Zeiteinsatz: Kurzformat-Kurs
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• Kosten: Pluralsight-Abo
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• Am besten geeignet für: Entwickler, die MLOps-Tools und Best Practices speziell für Deployment, Bewertung und Monitoring von Modellen auf Google Cloud sehen wollen
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Der Kurs führt in Deployment, Testing, Monitoring und Automatisierung ein, die MLOps ausmachen, und wendet dies durchgehend auf die Google-Cloud-eigenen Tools zur kontinuierlichen Bewertung bereitgestellter Modelle an.

Vergleichstabelle der besten MLOps-Kurse