Cours en ligne MLOps pour débutants en 2025 : choisissez celui qui vous convient le mieux

Alors que les entreprises du monde entier mettent en œuvre des solutions d’IA, la demande de spécialistes MLOps professionnels a explosé. Pour répondre à cette demande, de nombreux guides en ligne ont vu le jour, proposant des cours MLOps accessibles et en ligne. En 2025, la demande de compétences MLOP est également devenue précieuse, de sorte que la connaissance de ces compétences peut vous permettre d'obtenir un emploi dans le secteur des entreprises. L’apprentissage automatique est devenu dominant ces dernières années, ce qui signifie que si vous travaillez dans ce secteur, vous devrez peut-être investir dans cet ensemble de compétences. 

Pourquoi apprendre le MLOps ?

Avant de plonger dans les spécificités des cours en ligne MLOps, il est important de reconnaître la valeur des capacités MLOps :

Combler le fossé entre le développement et le déploiement : MLOps garantit que les modèles ML passent facilement du développement à la production, évitant ainsi les pièges courants consistant en des problèmes d'évolutivité et des flux de travail inefficaces.

Amélioration des performances des modèles : en suivant et en recyclant les modes, les pratiques MLOps garantissent que les modèles déployés restent corrects et performants pour les années à venir.

Répondre à la demande de l'industrie : les organisations de tous les secteurs adoptent l'IA à grande échelle, ce qui entraîne une demande importante Professionnels MLOps qui peut gérer correctement ces systèmes.

Opportunités de carrière lucratives : les experts MLOps perçoivent régulièrement des salaires élevés en raison de leurs compétences spécialisées, ce qui en fait un cheminement de carrière intéressant pour ceux qui s'intéressent à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique.

Principaux sujets abordés dans les cours en ligne MLOps

Cours MLOps en ligne, assurez-vous qu'ils couvrent les sujets suivants :

Contrôle des versions des données et des modèles : des outils tels que Git, DVC et MLflow pour gérer les ensembles de données, les modèles et les conséquences des expériences.

Pipelines CI/CD pour ML : Mise en œuvre de l'intégration en continu et des pipelines de déploiement alignés sur les workflows ML.

Déploiement de modèles : techniques de configuration de modèles dans différents environnements, notamment les systèmes cloud, les gadgets d’aspect et les infrastructures locales.

Surveiller et recycler : stratégies pour optimiser les performances globales des versions et automatiser les flux de travail de recyclage.

Infrastructure en tant que code (IaC) : utilisation d’outils tels que Terraform et Kubernetes pour contrôler l’infrastructure.

Plateformes Cloud : expérience pratique avec les outils AWS, Azure ou Google Cloud AI/ML.

Conseils pour choisir le bon cours MLOps

Évaluez votre niveau de compétence : Si vous êtes amateur, optez pour des publications basiques. Les professionnels expérimentés peuvent utiliser des applications avancées ou spécialisées.

Familiarité avec la plateforme : choisissez des cours qui correspondent aux cadres que vous êtes susceptible d’utiliser au travail, notamment AWS, Azure ou GCP.

Projets pratiques : Les tâches pratiques sont essentiel pour l'apprentissage du MLOps. Recherchez des cours MLOps en ligne qui offrent une programmation concrète.

Budget et temps : Tenez compte de votre budget et de votre disponibilité. Les publications gratuites et courtes peuvent être un excellent point de départ, tandis que les camps d’entraînement sont idéaux pour un apprentissage approfondi.

Communauté et soutien : Les cours avec des groupes énergétiques ou des options de mentorat peuvent fournir un apprentissage supplémentaire sur les ressources et les opportunités de réseautage.

Trois cours MLOps en ligne 

1. Mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique 

Il s'agit de l'un des meilleurs cours MLOps en ligne qui fournit des informations complètes sur tous les sujets connexes que vous devez connaître sur MLPS. Le cours vise à faire de vous un expert en gestion et déploiement de modèles, ainsi qu'à explorer les défis liés à la mise en place de modèles dans un environnement de production.  

Le cours comprend : 

• 10,5 heures 
• Tâches
• 34 articles
• 36 ressources à télécharger 
• Jurisprudence
  

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2. Terminez le Bootcamp MLOP 

Grâce à ce cours vous l'apprendrez comment construire des pipelines MLOP évolutif grâce à l'intégration CI/CD. Vous apprendrez également à implémenter MLFlow et DVC pour le contrôle de version des modèles et bien plus encore. Découvrez comment déployer des modèles d’apprentissage automatique de bout en bout avec AWS SageMaker et Huggingface. 

Le cours comprend : 

• 51 heures 
• 39 ressources à télécharger
• Jurisprudence
  

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3. Azure Machine Learning et MLOP : du débutant au confirmé

Ce cours complet vous permettra de développer et d'exécuter des modèles en production, d'apprendre l'apprentissage automatique de bout en bout sur Azure, d'apprendre à exécuter un pipeline MLOP CI/CD, et bien plus encore. Si vous souhaitez maîtriser l'utilisation de Microsoft Azure spécifiquement pour MLOP, ce cours est un excellent choix. Pour les utilisateurs d’Azure, il s’agit du meilleur cours MLOps en ligne. 

Le cours comprend : 

• Durée de 19,5 heures 
• Jurisprudence
  

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Comment s'améliorer en MLOP

1. Outils MLOps Master Key

• Contrôle de version : Git, GitHub ou GitLab.
• Suivi d'expériences : MLflow, poids et biais ou DVC.
• Partage de modèles : partagez TensorFlow, TorchServe, FastAPI ou Flask.
• Conteneurisation : Docker pour le packaging des applications ML.
• Orchestration : Kubernetes pour le déploiement et la mise à l’échelle des applications ML.
• Outils de surveillance : Prometheus, Grafana ou systèmes de surveillance personnalisés.
• Outils de pipeline : Apache Airflow, Kubeflow ou Prefect.
• CI/CD pour ML : Jenkins, GitHub Actions ou CircleCI adaptés aux workflows ML.

2. Construire une base solide de programmation

• Python : essentiel pour l'apprentissage automatique et le MLOps. Découvrez des bibliothèques telles que NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
• Scripts Shell : pour automatiser les tâches.
• Infrastructure en tant que code : des outils comme Terraform ou Ansible pour provisionner des sources.

3. Acquérir une expérience pratique

• Créez des projets de bout en bout : créez une mission d’amélioration du système et mettez-la en œuvre à l’aide du pipeline MLOps. Commencez par des projets plus petits, avec des catégories de photos ou une analyse des sentiments.
• Configurer les pipelines CI/CD : intégrez les étapes de validation, de vérification des versions et de déploiement dans des pipelines automatisés.
• Déployer des modèles : entraînez-vous à déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des plateformes cloud à l’aide de Docker, Kubernetes ou de fonctions sans serveur.

4. Découvrez les meilleures pratiques

• Versionnage du modèle : apprenez à gérer et à versionner vos mods pour une utilisation en production.
• Gestion du pipeline de données : comprenez le prétraitement des statistiques, la transformation et l’automatisation du pipeline.
• Surveillance du modèle : surveillez les performances globales du modèle et le flux de faits en production.
• Sécurité et conformité : découvrez comment sécuriser vos flux de travail ML et respecter les directives du registre.

5. Restez à jour

• Lisez des blogs et des articles de recherche : suivez les blogs, les newsletters et les conférences MLOps pour rester au courant des tendances et du matériel.
• Rejoignez la communauté : connectez-vous aux groupes MLOps sur des plateformes telles que LinkedIn, GitHub, Reddit et Discord.

6. Apprendre des scénarios du monde réel

• Contribuer à l'Open Source : Collaborer sur des projets open source liés au MLOps.
• Explorez des études de cas : analysez la manière dont les groupes implémentent les MLOps dans leurs flux de travail.
• En combinant ces étapes, vous renforcerez progressivement vos compétences MLOps et serez mieux préparé à gérer les situations exigeantes associées à la mise en œuvre et à la gestion des frameworks d’apprentissage automatique en production.

Application

Cours en ligne MLOps offrir un moyen accessible de tirer parti des compétences recherchées et de faire progresser votre carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Des initiations ludiques pour les novices aux camps d'entraînement intensifs, il existe un programme pour chacun. Par choisir le bon cours, en consacrant du temps à la pratique et en vous tenant au courant des développements commerciaux, vous pouvez devenir un expert MLOps recherché dans le paysage de l'IA en évolution rapide.

Que vous soyez un data scientist cherchant à développer vos compétences ou un ingénieur souhaitant se concentrer sur le MLOps, consultez Udemy et trouvez des cours MLOps en ligne. 

Pour plus de mises à jour sur le cours en ligne MLOps, veuillez visiter Slinka. 

Questions fréquemment posées