2026’nın En İyi MLOps Kursları

Bu liste kursları dört kritere göre sıralar:

• Kavramsal derinlik: kurs, MLOps yaşam döngüsünün tamamını mı açıklıyor, yoksa tek bir dağıtım betiği gösterip bitiriyor mu
• Uygulamalı sağlamlık: yalnızca bir diyagram izlemek yerine gerçek bir hattı (pipeline) inşa edip, dağıtıp, izleyip izlemediğiniz
• Platform ve araç kapsamı: kursun tek bir bulut ya da çerçeveye mi bağlı kaldığı, yoksa parçaların (MLflow, model kayıt defterleri, CI/CD, bulut ML servisleri) nasıl bir araya geldiğine dair bir his verip vermediği
• Eğitmen uzmanlığı ve çıktılar: kimin öğrettiği ve sonrasında gerçekte neyi işletebileceğiniz

Bu listedeki kursların çoğuna ücretsiz veya deneme ile başlanabilir; bazıları ise tam erişim için ücretli bir 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 isteyen geliştiriciler ve teknik liderler için bu listedeki en iyi derstir.

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

Kurs, makine öğrenimi yaşam döngüsünün çekirdek aşamalarını — tasarım ve geliştirme, dağıtım ve bakım — ele alır; özellik depoları, 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 dersine sonradan eklenen bir düşünce değil, başlı başına bir disiplin olarak ele alan, proje tabanlı bir program isteyen geliştiriciler için harika bir seçenektir.

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

Program, temiz, test edilebilir, üretime hazır Python kodunu kapsar; ardından deney takibi ve veri versiyonlamasıyla yeniden kullanılabilir bir ML hattı kurmaya geçer ve FastAPI ile model dağıtımı ve tam bir CI/CD kurulumu ile tamamlar. 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 dersi, alanın en tanınmış eğitmenlerinden birinden, büyük ölçekte ML sistemleri işletme kuramına tek derslik sıkı bir temel isteyen geliştiriciler için mükemmel bir seçenektir.

• Düzey: Orta
• Süre: ~10 saat, 3 modül
• Maliyet: Ücretsiz izleme; sertifika için Coursera aboneliği
• En uygun: Dağıtım kalıpları, kavram kayması ve veri merkezli yapay zekânın ardındaki gerekçeyi, bizzat bir sistemi işletmeye başlamadan önce anlamak isteyen geliştiriciler

Kurs, ML proje yaşam döngüsü ve dağıtım kalıplarını kapsar; ardından hata analizi ve dengesiz veri kümeleri gibi modelleme zorluklarına geçer ve veri tanımı, etiket tutarlılığı ve performans taban çizgisi belirlemeyle kapanır. 3.300’den fazla değerlendirme üzerinden 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 satıcı aracına derinleşmek yerine birden fazla bulut platformunda genişlik isteyen geliştiriciler için harika bir seçenektir.

• Düzey: İleri
• Süre: Dört derslik uzmanlaşma, yaklaşık 6 ay (haftada 5 saat)
• Maliyet: Bireysel dersleri ücretsiz izleme; sertifika için Coursera aboneliği
• En uygun: Yalnızca tek bir ortamda standartlaşmak yerine birden fazla ortamda — AWS SageMaker, Azure ML ve açık kaynak araçlar — ML sistemlerini işletmesi gereken geliştiriciler

Uzmanlaşma, MLOps için Python temel konularıyla başlar; ardından CI/CD ve tekrarlanabilirlik için DevOps ve DataOps uygulamalarına geçer; SageMaker ve Azure ML dağıtımlarını ele aldıktan sonra deney takibi ve model kayıt defterleri için MLflow ve Hugging Face araçlarıyla kapanır.

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

Udemy’nin MLOps Bootcamp kursu, veri bilimi ve MLOps’u birlikte kapsayan, azami çeşitlilikte uygulamalı projeler isteyen geliştiriciler için iyi bir seçenektir.

• Düzey: Orta ile İleri arası
• Süre: Bootcamp tarzı, 10+ uçtan uca proje
• Maliyet: Tek seferlik Udemy satın alımı (sıklıkla indirimli)
• En uygun: Modellemenin yanı sıra altyapı tarafında — Docker, MLflow, CI/CD — pratik yapmak isteyen geliştiriciler

Kurs, MLflow, Docker ve modern MLOps çatılarını kullanarak ML modelleri için dağıtım, izleme ve ölçeklemeyi inşa etmeyi ve otomatikleştirmeyi kapsar; ardından veri alımından çalışan bir üretim hattına kadar tüm yolu kapsayan ondan fazla gerçek dünya projesi üzerinde çalışır.

6. MLOps Zoomcamp — DataTalks.Club

MLOps Zoomcamp, tamamen ücretsiz, topluluk destekli ve haftalık yapıda 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 ödev, liderlik tablosu ve sorun gidermek için bir Slack topluluğu olan, ücretsiz ve yapılandırılmış bir yol isteyen geliştiriciler

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

7. MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals — Pluralsight

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

• Düzey: Orta
• Süre: Kısa formatlı ders
• Maliyet: Pluralsight aboneliği
• En uygun: MLOps araçlarını ve en iyi uygulamaları, özellikle Google Cloud üzerinde modellerin dağıtımı, değerlendirilmesi ve izlenmesine uygulanmış hâliyle görmek isteyen geliştiriciler

Ders, MLOps’u oluşturan dağıtım, test, izleme ve otomasyon uygulamalarını tanıtır ve bunları, dağıtılmış modellerin sürekli değerlendirilmesi için Google Cloud’un kendi araçlarına baştan sona uygular.

En İyi MLOps Kursları Karşılaştırma Tablosu