Cursus
MLOps-concepten
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 12-2025TheoryMachine Learning2 u16 videos46 Opdrachten2,950 XP41,069Prestatieverklaring
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for BusinessCursusbeschrijving
Meer info over Machine Learning Operations (MLOps)
Het snappen van MLOps-concepten is superbelangrijk voor elke datawetenschapper, engineer of leidinggevende om machine learning-modellen van een lokaal notitieboekje om te zetten in een werkend model in productie.In deze cursus leer je wat MLOps is, krijg je inzicht in de verschillende stappen van MLOps-processen en leer je de verschillende niveaus van MLOps-volwassenheid herkennen. Nadat je de belangrijkste MLOps-concepten hebt geleerd, ben je helemaal klaar om machine learning continu, betrouwbaar en efficiënt te implementeren.
Ontdek hoe machine learning kan worden opgeschaald en geautomatiseerd
Hoe kunnen we onze machine learning-projecten opschalen met zo min mogelijk tijd en middelen? En hoe kunnen we onze processen automatiseren om minder handmatig werk te doen en de prestaties van modellen te verbeteren? Dit zijn belangrijke vragen over machine learning waar MLOps de antwoorden op geeft.In deze MLOps-cursus begin je met het ontdekken van de basis van MLOps, waarbij je kijkt naar de belangrijkste functies en bijbehorende rollen. Vervolgens ga je dieper in op de verschillende fasen van de machine learning-cyclus.
Naarmate je vordert, leer je ook over systemen en tools om machine learning-activiteiten beter te schalen en te automatiseren, zoals feature stores, het volgen van experimenten, CI/CD-pijplijnen, microservices en containerisatie. Je gaat belangrijke MLOps-concepten ontdekken, zodat je beter snapt hoe je ze kunt gebruiken.
Vereisten
Understanding Machine LearningUnderstanding Data Engineering1
Introduction to MLOps
First, you’ll learn about the core features of MLOps. You’ll explore the machine learning lifecycle, its phases, and the roles associated with MLOps processes.
2
Design and Development
Next, you’ll learn about the design and development phase in the machine learning lifecycle. You’ll explore added value estimation, data quality, feature stores, and experiment tracking.
3
Deploying Machine Learning into Production
In this chapter, you’ll dive into the concepts relevant to deploying machine learning into production, such as runtime environments, containerization, CI/CD pipelines, and deployment strategies.
4
Maintaining Machine Learning in Production
Finally, you’ll learn about maintaining machine learning in production, with concepts such as statistical and computational monitoring, retraining, different levels of MLOps maturity, and tools that can be used within the machine learning lifecycle to simplify processes.
MLOps-concepten
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in
Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met MLOps-concepten!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel
Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.