2026’nın En İyi MLOps Kursları

Bu liste kursları dört ölçüte göre sıralar:

• Kavramsal derinlik: kurs MLOps yaşam döngüsünün tamamını açıklıyor mu, yoksa tek bir dağıtım betiği gösterip geçiyor mu
• Uygulamalı titizlik: yalnızca bir diyagram izlemek yerine gerçek bir veri hattı kurup dağıtıyor ve izliyor musunuz
• Platform ve araç kapsamı: kurs tek bir bulut ya da çerçeveye mi bağlı kalıyor, yoksa parçaların (MLflow, model kayıt defterleri, CI/CD, bulut ML servisleri) nasıl bir araya geldiğine dair bir fikir veriyor mu
• Eğitmen uzmanlığı ve çıktı: eğitimi kimin verdiği ve sonunda gerçekte neyi işletebileceğiniz

Bu listedeki çoğu kursa ücretsiz veya deneme ile başlanabilir; birkaçı ise tam erişim için ücretli platform aboneliği, tek seferlik satın alma veya Nanodegree ücreti gerektirir.

1. MLOps Concepts — DataCamp

DataCamp’in MLOps Concepts kursu, tek bir dağıtım aracına dokunmadan önce MLOps yaşam döngüsünün net bir haritasını görmek isteyen geliştiriciler ve teknik liderler için bu listedeki en iyi kurstur.

• Düzey: Orta
• Süre: ~2 saat, kendi hızınızda
• Maliyet: Başlangıç ücretsiz; tam erişim DataCamp aboneliğine dahildir (~ayda 12,42 $)
• En uygun: Daha uzun ve araç ağırlıklı bir programa girmeden önce MLOps’a odaklı, kavramsal bir temel isteyen geliştiriciler ve teknik liderler

Kurs, makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel aşamalarını — tasarım ve geliştirme, dağıtım ve bakım — ele alır; özellik mağazaları, deney takibi, konteynerleştirme, CI/CD ve yeniden eğitimi tetikleyen istatistiksel ve hesaplamalı izlemeyi kapsar.

2. Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree — Udacity

Udacity’nin Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree programı, MLOps’u bir modelleme kursuna sonradan eklenen bir ayrıntı değil, başlı başına bir disiplin olarak ele alan proje tabanlı bir program isteyen geliştiriciler için harika bir seçenektir.

• Düzey: İleri
• Süre: Haftada 10 saatle ~4 ay
• Maliyet: Nanodegree ücreti
• En uygun: Veri bilimi iş akışını zaten bilen ve bunun üzerine üretim düzeyinde Python kodu, CI/CD hatları ve izleme kurmak isteyen geliştiriciler

Program, temiz, test edilebilir, üretime hazır Python kodunu kapsar; ardından deney takibi ve veri sürümlendirme ile yeniden kullanılabilir bir ML hattı kurmaya geçer ve FastAPI ile model dağıtımı ve tam bir CI/CD kurulumu ile tamamlanır. Dört projenin her biri, geçmeden önce Udacity’nin değerlendirici ağı tarafından incelenir.

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

Andrew Ng’nin Machine Learning in Production kursu, alanın en tanınmış eğitmenlerinden birinden, büyük ölçekte ML sistemleri işletme kuramına tek kursluk sağlam bir temel isteyen geliştiriciler için harika bir seçenektir.

• Düzey: Orta
• Süre: 3 modülde ~10 saat
• Maliyet: Ücretsiz dinleme; sertifika için Coursera aboneliği
• En uygun: Bir sistemi kendiniz işletmeye başlamadan önce dağıtım desenlerinin, kavram kaymasının ve veri merkezli yapay zekânın arkasındaki gerekçeyi anlamak isteyen geliştiriciler

Kurs, ML proje yaşam döngüsü ve dağıtım desenlerini kapsar; ardından hata analizi ve dengesiz veri kümeleri gibi modelleme zorluklarına geçer ve veri tanımı, etiket tutarlılığı ve performans tabanı belirleme ile sonlanır. 3.300’ü aşkın değerlendirmede 4,8/5 puan almıştır.

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

Duke University’nin Noah Gift ve Alfredo Deza tarafından verilen MLOps Specialization programı, tek bir sağlayıcı aracına derinleşmektense birden fazla bulut platformunda genişlik arayan geliştiriciler için çok iyi bir seçenektir.

• Düzey: İleri
• Süre: Dört derslik uzmanlık; haftada 5 saatle yaklaşık 6 ay
• Maliyet: Bireysel dersleri ücretsiz dinleme; sertifika için Coursera aboneliği
• En uygun: Yalnızca bir ortamda standartlaşmak yerine birden fazla ortamda — AWS SageMaker, Azure ML ve açık kaynak araçlar — ML sistemleri işletmesi gereken geliştiriciler

Uzmanlık, MLOps için Python temel bilgileriyle başlar; ardından CI/CD ve tekrarlanabilirlik için DevOps ve DataOps uygulamalarına geçer; sonrasında SageMaker ve Azure ML dağıtımlarını kapsar ve deney takibi ile model kayıtları için MLflow ve Hugging Face araçlarıyla kapanır.

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

Udemy’deki MLOps Bootcamp, veri bilimi ve MLOps’u birlikte kapsayan maksimum çeşitlilikte uygulamalı proje isteyen geliştiriciler için iyi bir seçenektir.

• Düzey: Orta ila İleri
• Süre: Bootcamp tarzı, 10’dan fazla uçtan uca proje
• Maliyet: Tek seferlik Udemy satın alımı (sık sık indirimli)
• En uygun: Altyapı tarafında — Docker, MLflow, CI/CD — en az modelleme tarafı kadar pratik yapmak isteyen geliştiriciler

Kurs, MLflow, Docker ve modern MLOps çerçevelerini kullanarak ML modelleri için dağıtım, izleme ve ölçeklendirme kurma ve otomasyonu kapsar; ardından veri alımından çalışan bir üretim hattına kadar tüm yolu kapsayan ondan fazla gerçek dünya projesi üzerinden ilerler.

6. MLOps Zoomcamp — DataTalks.Club

MLOps Zoomcamp, tamamen ücretsiz, topluluk destekli ve haftalık düzeni yapılandırılmış bir kurs isteyen geliştiriciler için iyi bir seçenektir.

• Düzey: Orta (Python, Docker temelleri ve önceki ML deneyimi varsayılır)
• Süre: 9 hafta, kendi hızınızda
• Maliyet: Ücretsiz
• En uygun: Tek başına video kursu yerine ödevler, bir liderlik tablosu ve sorun gidermek için bir Slack topluluğu içeren ücretsiz, yapılandırılmış bir yol isteyen geliştiriciler

Kurs; deney takibi ve model yönetimi, iş akışı orkestrasyonu, model dağıtımı ve izlemeyi kapsar ve akran değerlendirmesinden geçen bir bitirme projesiyle sonlanır. Tüm materyaller, videolar ve ödevler açık ve ücretsizdir; ancak canlı kohort desteği yalnızca belirli dönemlerde sunulur.

7. MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals — Pluralsight

Pluralsight’ın MLOps Fundamentals kursu, Google Cloud ekosisteminde zaten çalışan ve bir platformun MLOps araçlarına odaklı bir bakış isteyen geliştiriciler için iyi bir seçenektir.

• Düzey: Orta
• Süre: Kısa formatlı kurs
• Maliyet: Pluralsight aboneliği
• En uygun: MLOps araçları ve en iyi uygulamaların Google Cloud üzerinde özel olarak dağıtım, değerlendirme ve izlemeye nasıl uygulandığını görmek isteyen geliştiriciler

Kurs, dağıtım, test, izleme ve otomasyondan oluşan MLOps uygulamalarını tanıtır ve bunları dağıtılmış modellerin sürekli değerlendirmesi için Google Cloud’un kendi araçlarına uygular.

En İyi MLOps Kursları Karşılaştırma Tablosu