Orientarsi nel mondo delle certificazioni MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) è emerso come una disciplina fondamentale, che colma il divario tra lo sviluppo dei modelli di ML e la loro messa in produzione. Questo articolo esplora le promettenti prospettive di carriera negli MLOps, la distinzione tra certifications e certificates in questo ambito e ti guida nella scelta del percorso formativo giusto per potenziare le tue competenze in MLOps.

Perché MLOps è un ottimo percorso di carriera

Il campo degli MLOps non è solo in crescita: sta esplodendo. Il settore è previsto in crescita con un tasso annuo composto del 39,3% tra il 2023 e il 2030. Man mano che le aziende si affidano sempre più ai modelli di machine learning per guidare le decisioni e l’innovazione, la domanda di MLOps Engineer qualificati è alle stelle. Ecco perché una carriera negli MLOps è più attuale che mai:

• Domanda elevata: I professionisti degli MLOps sono essenziali per colmare il divario tra data scientist e team operativi, rendendoli preziosi nell’attuale panorama tech.
• Stipendi competitivi: Gli stipendi per i ruoli MLOps sono tra i più alti nel settore tecnologico, in linea con la domanda e con le competenze specialistiche richieste.
• Opportunità diversificate: Dalle startup ai big tech, aziende di vari settori cercano talenti MLOps.
• Innovazione in prima linea: Lavorare negli MLOps ti pone all’avanguardia nell’applicazione di AI e machine learning in scenari reali.

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Certificazioni e certificati MLOps

Sebbene il campo degli MLOps sia relativamente nuovo, l’importanza di una formazione e di credenziali formali non può essere sottovalutata. Capire il panorama di certifications e certificates è cruciale per chiunque voglia far carriera negli MLOps.

Certifications vs. Certificates

Muovendoti nel mondo delle credenziali, spesso vedrai “certifications” e “certificates” usati come sinonimi. Tuttavia, ci sono differenze chiare, ovvero:

• Le certifications sono in genere rilasciate da enti professionali riconosciuti e spesso prevedono il superamento di esami rigorosi. Sono pensate per convalidare l’expertise in un ambito specifico.
• I certificates, invece, sono di solito attestati di completamento per un corso o una serie di corsi focalizzati su competenze o tecnologie specifiche.

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Le migliori certificazioni MLOps

Sebbene le certificazioni specifiche per MLOps siano ancora in via di definizione, esistono diverse certificazioni in machine learning e data science che includono competenze MLOps fondamentali. Queste certificazioni garantiscono una comprensione completa della gestione del ciclo di vita del machine learning, dallo sviluppo del modello al deployment e al monitoring. Puoi saperne di più nella nostra Guida alle migliori certificazioni di Machine Learning per il 2024. Tuttavia, per brevità, sono riassunte nella tabella seguente:

I migliori certificati MLOps

Per chi vuole acquisire competenze pratiche in MLOps, numerosi corsi online offrono certificati specialistici. Su DataCamp, proponiamo una gamma di corsi legati agli MLOps pensati per vari livelli di abilità.

MLOps Fundamentals Skill Track

• Di cosa si tratta?: Una serie di corsi che coprono il ciclo di vita delle applicazioni di machine learning, dal design al deployment e alla manutenzione, con enfasi sui principi MLOps.
• Durata: Circa 14 ore.
• Competenze chiave acquisite: CI/CD, CM/CT, tracciamento degli esperimenti, registri dei modelli, feature store, strategie di deployment, gestione di data drift e model drift.
• Docenti: Folkert Stijnman, Sinan Ozdemir, Nemanja Radojković, Arturo Opsetmoen Amador.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da $12,42/mese
• Certificato ottenuto: Statement of Accomplishment al completamento.

MLOps Deployment and LifeCycling Course

• Di cosa si tratta?: Questo corso approfondisce il moderno framework MLOps, concentrandosi sul ciclo di vita e sul deployment dei modelli di machine learning, evidenziando l’importanza di ridurre il debito tecnico ed esplorando strumenti per il deployment e il monitoring.
• Durata: 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: Scrivere codice ML per ridurre al minimo il debito tecnico, utilizzare strumenti di deployment e monitoring, comprendere i diversi ambienti e le analytics.
• Docente: Nemanja Radojković, Senior Data Scientist presso Euroclear.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da $12,42/mese
• Certificato ottenuto: Statement of Accomplishment al completamento.

MLOps For Business Course

• Di cosa si tratta?: Un corso incentrato sull’automazione e la scalabilità delle applicazioni ML in ambito business.
• Durata: 3 ore.
• Competenze chiave acquisite: Comprensione degli elementi essenziali degli MLOps, ciclo di vita dal design alle operations e sfide nel deployment dei modelli ML.
• Docente: Arne Warnke, Head of Emerging Curriculum presso DataCamp.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da $12,42/mese
• Certificato ottenuto: Statement of Accomplishment al completamento.

MLOps Concepts Course

• Di cosa si tratta?: Un corso di livello intermedio pensato per introdurre gli MLOps, con focus sulla scalabilità e sull’automazione dei progetti di machine learning.
• Durata: Circa 2 ore.
• Competenze chiave acquisite: Basi degli MLOps, ciclo di vita del machine learning, ruoli MLOps, fasi di design e sviluppo, deployment e mantenimento del ML in produzione.
• Docente: Folkert Stijnman, data scientist laureato con esperienza in machine learning e data science, freelance per diverse aziende.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da $12,42/mese
• Certificato ottenuto: Statement of Accomplishment al completamento.

Introduction to MLFlow Course

• Di cosa si tratta?: Un corso sull’uso di MLflow per gestire il ciclo di vita del machine learning, compresi tracciamento, riproducibilità e deployment dei modelli ML.
• Durata: 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: MLflow Tracking, Projects, Models, Model Registry, versioning dei modelli, valutazione, personalizzazione e automazione.
• Docente: Weston Bassler, Senior MLOps Engineer.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da $12,42/mese
• Certificato ottenuto: Statement of Accomplishment al completamento.

Scegliere la certificazione giusta

Scegliere la certificazione giusta può intimorire. Detto questo, la scelta dovrebbe essere in linea con il tuo livello attuale, le tue aspirazioni professionali e le aree specifiche su cui vuoi specializzarti. Considera quanto segue:

Livello di competenza e obiettivi di carriera

Valuta a che punto sei nella tua carriera e dove vuoi arrivare. I profili entry-level possono concentrarsi su corsi di base, mentre i professionisti esperti possono puntare a certificazioni avanzate.

Conoscenze preliminari

Alcune certificazioni richiedono una conoscenza di base di machine learning, programmazione o data science. Assicurati di soddisfare questi prerequisiti prima di iscriverti.

Focus della certificazione

Scegli una certificazione che si allinei ai tuoi obiettivi: lato operativo, sviluppo dei modelli, strumenti cloud o competenza full‑stack negli MLOps.

Ottenere una certificazione MLOps con DataCamp

DataCamp offre una serie di corsi e risorse che possono essere determinanti nel tuo percorso verso una certificazione MLOps. Ecco come DataCamp può aiutarti a prepararti:

Contenuti MLOps diversificati

DataCamp seleziona un’ampia gamma di corsi MLOps per livelli di esperienza differenti. Corsi come MLOps Fundamentals gettano le basi, mentre proposte specialistiche come MLOps Deployment and LifeCycling approfondiscono aspetti pratici e tecniche avanzate degli MLOps.

Apprendimento interattivo

La piattaforma promuove un’esperienza pratica e interattiva. Questa strategia è particolarmente efficace per padroneggiare concetti MLOps complessi e la loro applicazione in situazioni concrete. Corsi come MLOps for Business permettono di affinare le competenze attraverso esercizi e progetti coinvolgenti.

Ricche risorse di supporto

Oltre ai corsi, DataCamp offre un’ampia libreria di tutorial, webinar e articoli. Queste risorse propongono approfondimenti su vari temi MLOps e sulle tendenze più recenti, arricchendo la comprensione oltre il materiale dei corsi. Ad esempio, guide come Machine Learning Piplelines, Deployment and MLOps, A Practical Guide to MLOps e Getting Started with MLOps ampliano le tue conoscenze.

Apprendimento incentrato sui progetti

Applicare la teoria a progetti reali è essenziale per comprendere gli aspetti pratici degli MLOps. DataCamp incoraggia questo approccio tramite opportunità di apprendimento basate su progetti, permettendoti di lavorare su dataset reali e affrontare sfide MLOps concrete. Questa esposizione pratica è cruciale per trasformare l’apprendimento in azione.

Sfruttando il vasto catalogo di corsi di DataCamp, le modalità di apprendimento coinvolgenti e le risorse trasversali, acquisirai le competenze e la sicurezza per perseguire diverse certificazioni MLOps ed eccellere nel settore.

Certificazioni specifiche per ruolo con DataCamp

DataCamp offre certificazioni specializzate pensate per i diversi ruoli nella professione dei dati, permettendoti di convalidare le tue competenze e rafforzare la tua posizione nel percorso di carriera scelto. DataCamp offre queste certificazioni agli abbonati Premium senza costi aggiuntivi.

Data Analyst Certification

• Destinatari: Questa certificazione è ideale per chi desidera padroneggiare l’analisi dei dati con Python, R, SQL e Tableau.
• Aree di apprendimento principali: Copre ambiti cruciali come manipolazione dei dati, visualizzazione e analisi statistica, fornendo la capacità di estrarre insight di valore dai dati.
• Struttura del programma: Con un mix di corsi, esercizi pratici e progetti, questa certificazione garantisce una padronanza completa dei principi di data analysis.

Data Scientist Certification

• Destinatari: Rivolta a chi aspira a diventare data scientist, questa certificazione si concentra su competenze essenziali come analisi statistica, machine learning e data wrangling.
• Aree di apprendimento principali: Il curriculum spazia dall’analisi esplorativa, al machine learning e deep learning, fino ad ambiti specializzati come il natural language processing (NLP).
• Struttura del programma: Offre un’immersione approfondita nelle pratiche e negli strumenti della data science, con esperienza progettuale pratica per consolidare l’apprendimento.

Data Engineer Certification

• Destinatari: Pensata per chi è appassionato di data engineering, questa certificazione si concentra sullo sviluppo di infrastrutture e pipeline di dati scalabili.
• Aree di apprendimento principali: I partecipanti esploreranno l’elaborazione di big data, utilizzeranno strumenti di data engineering (come Spark) e apprenderanno la gestione dei database.
• Struttura del programma: La certificazione unisce approfondimenti teorici ad applicazioni pratiche, preparando a costruire sistemi efficaci di archiviazione ed elaborazione dei dati.

Attraverso queste certificazioni, DataCamp non solo verifica le tue competenze ma accresce significativamente la tua credibilità professionale, offrendo un percorso strutturato per padroneggiare le capacità specifiche del tuo ruolo nel mondo dei dati.