MLOps Academy

Name: MLOps Academy
Availability: InStock

PYTHONAiData_scienceCloud

Bringe ML-Modelle in die Produktion: Experiment Tracking, Serving, CI/CD, Monitoring und Drift Detection mit MLflow, Docker und Kubernetes.

🤖 KI-Gesteuert📚 30 Kurse👥 100.000+ Lernende⭐ 4,9 Bewertung

Lernen starten →Lehrplan erkunden ↓

Kursübersicht

MLOps: Deploy & Monitor ML Models

Bringe ML-Modelle in die Produktion: Experiment Tracking, Serving, CI/CD, Monitoring und Drift Detection mit MLflow, Docker und Kubernetes. Dieser Track umfasst 30 progressive Mini-Kurse vom absoluten Anfänger (A1) bis zum fortgeschrittenen Niveau (B2), mit kurzen fokussierten Lektionen und schnellen Quiz zum Vertiefen jedes Konzepts.

What You Will Learn

Du startest mit den Grundlagen und arbeitest dich durch Zwischen- und fortgeschrittene Themen vor, wobei jeder Kurs auf dem vorherigen aufbaut. Jede Lektion ist praktisch und in kurzen Häppchen vermittelt, mit einem 24/7 KI-Tutor, der dir hilft, wenn du Unterstützung brauchst.

How It Works

Jeder Kurs ist in vier fokussierte, kurze Lektionen unterteilt. Absolviere täglich ein paar Lektionen und du wirst den kompletten Track in Wochen statt Monaten beherrschen.

Lernen starten →

Tools

Erkunde Kurs-Tools

Bring dein Lernen mit KI-gestützten Tools und Funktionen auf das nächste Level

💬

KI Chat

Chatte mit deinem KI-Tutor

🧠

Super Question stellenPRO

Erhalte Antworten auf Expertenniveau

📝

Lektion erstellenPRO

KI-gestützter Lektions-Builder

🏆

Zertifizierungsprüfung startenPRO

Verdiene dein Zertifikat

🎯

Challenge starten

Teste deine Fähigkeiten

So wirst du lernen

🎯

Interaktive Lektionen

Praktische Coding-Übungen mit Live-Feedback

🤖

KI-Tutor

Erhalte sofortige Hilfe von unserem KI-Tutor, wenn du nicht weiterkommst

💻

Integrierter Editor

Schreibe und starte Code direkt in deinem Browser

🏆

Zertifikat

Verdiene ein Zertifikat, wenn du den Kurs abschließt

Lehrplan

30 Kurse

Alle Kurse im MLOps Academy Lernpfad.

Was MLOps wirklich bedeutet

A14 Lektionen

Erklären Sie MLOps in einfachen Worten und ordnen Sie den gesamten ML-Lebenszyklus von den Daten bis zur Produktion ein.

Warum Modelle in der Produktion scheitern

A14 LektionenPRO

Benennen Sie die tatsächlichen Gründe, aus denen ein gutes Offline-Modell scheitert, sobald echte Nutzer darauf zugreifen.

Jedes Experiment mit MLflow verfolgen

A14 LektionenPRO

Protokollieren Sie Parameter, Metriken und Runs, damit kein Experiment mehr verloren geht.

Reproduzierbare ML-Umgebungen

A14 LektionenPRO

Fixieren Sie jede Abhängigkeit, damit Ihr Trainingslauf überall dasselbe Ergebnis liefert.

Ihre Daten mit DVC versionieren

A14 LektionenPRO

Verfolgen Sie große Datensätze mit Git, ohne das Repository aufzublähen.

Die Model Registry erklärt

A24 LektionenPRO

Speichern, versionieren und verwalten Sie trainierte Modelle als vollwertige Artefakte.

Ein Modell für die Bereitstellung paketieren

A24 LektionenPRO

Machen Sie aus einem trainierten Modell ein portables, ladbares Artefakt.

Ein Modell mit FastAPI bereitstellen

A24 LektionenPRO

Verpacken Sie jedes Modell in eine echte HTTP-API für Vorhersagen.

Ihren ML-Service mit Docker containerisieren

A24 LektionenPRO

Erstellen Sie einen reproduzierbaren Container, der Ihr Modell überall ausführt.

Ihr erster durchgängiger ML-Workflow

A24 LektionenPRO

Verbinden Sie Training, Registrierung, Bereitstellung und Vorhersage zu einer funktionierenden Pipeline.

CI/CD für Machine Learning

B14 LektionenPRO

Automatisieren Sie das Testen und Bereitstellen von Modellen mit GitHub Actions.

Automatisierte Trainingspipelines

B14 LektionenPRO

Machen Sie aus Ad-hoc-Skripten einen reproduzierbaren, in Stufen aufgebauten Trainings-DAG.

Einen Feature Store erstellen

B14 LektionenPRO

Stellen Sie mit Feast konsistente Features für Training und Inferenz bereit.

ML-Modelle validieren und testen

B14 LektionenPRO

Erkennen Sie fehlerhafte Modelle und Daten, bevor sie Nutzer erreichen.

Batch- vs. Online-Inferenz

B14 LektionenPRO

Wählen und erstellen Sie das passende Vorhersagemuster für Ihren Anwendungsfall.

Modelle mit BentoML bereitstellen

B14 LektionenPRO

Paketieren und betreiben Sie Modelle mit integrierter Batch-Verarbeitung und adaptiver Skalierung.

Monitoring-Grundlagen: Metriken und Logs

B14 LektionenPRO

Instrumentieren Sie einen Model-Service, damit Sie seine Aktivitäten live verfolgen können.

Daten- und Konzeptdrift erkennen

B14 LektionenPRO

Messen Sie, wann sich Eingaben oder Zusammenhänge von den Trainingsdaten entfernen.

Modelle in der Produktion per A/B-Test testen

B14 LektionenPRO

Rollen Sie ein neues Modell für einen Teil des Traffics aus und messen Sie die Verbesserung.

Ihr Modell in der Cloud bereitstellen

B14 LektionenPRO

Überführen Sie ein containerisiertes Modell vom Laptop in eine verwaltete Cloud-Laufzeitumgebung.

Kubernetes für ML-Workloads

B24 LektionenPRO

Führen Sie Training und Serving mit den passenden Kubernetes-Primitiven aus.

Skalierbares Serving mit KServe

B24 LektionenPRO

Stellen Sie Modelle als automatisch skalierende Inferenzdienste auf Kubernetes bereit.

GPU-Serving und dynamisches Batching

B24 LektionenPRO

Holen Sie mit Triton Inference Server maximalen Durchsatz aus GPUs heraus.

Canary- und Shadow-Deployments

B24 LektionenPRO

Veröffentlichen Sie neue Modelle sicher, indem Sie sie zunächst mit echtem Traffic testen.

Modell-Retraining automatisieren

B24 LektionenPRO

Schließen Sie den Kreislauf, damit Modelle sich planmäßig oder bei Drift selbst aktualisieren.

Drift-Erkennung im Detail

B24 LektionenPRO

Erstellen Sie ein robustes Drift-Monitoring, das auch mit verrauschten Daten und verzögerten Labels funktioniert.

ML-Observability im großen Maßstab

B24 LektionenPRO

Beobachten Sie das Modellverhalten durchgängig über Daten, Vorhersagen und Ergebnisse hinweg.

Datenherkunft und Model Governance

B24 LektionenPRO

Weisen Sie nach, wie jedes Modell erstellt wurde, und halten Sie es prüfbereit.

Kosten für ML-Serving optimieren

B24 LektionenPRO

Senken Sie die Inferenzkosten, ohne Latenz oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.

LLMOps für LLM-Anwendungen

B24 LektionenPRO

Betreiben, evaluieren und überwachen Sie LLM-gestützte Anwendungen in der Produktion.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Ist der MLOps Academy Kurs kostenlos?

Ja. Du kannst den MLOps Academy Kurs kostenlos starten und seine interaktiven Lektionen ohne Kosten abschließen. Ein optionales PRO-Abo schaltet erweiterte KI-Tools und ein teilbares Zertifikat frei.

Brauche ich Vorkenntnisse, um PYTHON zu lernen?

Nein. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen und bewegt sich schrittweise zu fortgeschritteneren Themen, sodass du auch ohne PYTHON-Vorkenntnisse starten kannst.

Wie lerne ich PYTHON auf CoddyKit?

Du lernst durch Tun. Kurze interaktive Lektionen verbinden eine klare Erklärung mit einer praktischen Coding-Übung, die in Echtzeit läuft, und ein 24/7 KI-Tutor gibt dir personalisierte Hilfe, wann immer du steckenbleibst.

Erhalte ich ein Zertifikat für den Abschluss von MLOps Academy?

Ja. PRO-Lerner können eine Prüfung ablegen und verdienen sich ein teilbares Abschlusszertifikat mit verifizierbarem Code für den MLOps Academy Kurs.

Kann ich PYTHON auf meinem Telefon lernen?

Ja. CoddyKit ist im Web und als native iOS- und Android-Apps verfügbar, sodass du PYTHON auf jedem Gerät lernen kannst und dein Fortschritt überall synchronisiert wird.

Starte MLOps Academy jetzt

Schließe dich Tausenden von Lernenden an, die Programmierung mit KI-gestützten Lektionen beherrschen.

Kostenlos starten →Alle Kurse ansehen