К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

Курс от Google Cloud
Средний≈ 4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models. This course is primarily intended for the following participants: Data Scientists looking to quickly go from machine learning prototype to production to deliver business impact. Software Engineers looking to develop Machine Learning Engineering skills. ML Engineers who want to adopt Google Cloud for their ML production projects. >>> By enrolling in this course you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

Навыки, которые вы освоите

MLOps (Machine Learning Operations)CI/CDAI WorkflowsModel DeploymentGoogle Cloud PlatformContinuous DeploymentModel TrainingDevops ToolsCloud DeploymentModel EvaluationDevOpsAutomation

Программа курса

4 модулей · 18 учебных материалов

01Welcome to the Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started1 материалов

Course introduction

Course introductionВидео
02Employing Machine Learning Operations7 материалов

Welcome to the course

Introduction to MLOps-Why and when to employ MLOpsВидеоMachine learning (ML) practitioners’ pain pointsВидеоThe concept of devOps in MLВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 4 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
ML lifecycleВидео
Automating the ML processВидео
QuizЗадание
Reading listЧтение
03Vertex AI and MLOps on Vertex AI8 материалов

What is Vertex AI and why does a unified platform matter?

What is Vertex AI and why does a unified platform matter?ВидеоIntroduction to MLOps on Vertex AIВидеоHow does Vertex AI help with the MLOps workflow, part 1?ВидеоHow does Vertex AI help with the MLOps workflow, part 2?ВидеоReading listЧтениеQuizЗаданиеAccessing and completing labsPLUGINLab: Building End to End MLOps Pipelines using Agent PlatformВнешний инструмент
04Summary2 материалов

Summary

SummaryВидеоAll ReadingsЧтение