خیلی از ماها فکر میکنیم ساختن یک مدل یادگیری ماشین با دقت بالا، پایان کاره. ولی واقعیت چیز دیگهایه. اگه ندانید چطور این مدل رو از محیط آزمایشگاهی به دنیای واقعی منتقل کنید، تمام زحماتتون ممکنه به هدر بره. MLOps دقیقاً همون پلیه که شکاف بین توسعه و تولید رو...
چرا این دوره MLOps رو باید جدی بگیرم؟
خیلی از ماها فکر میکنیم ساختن یک مدل یادگیری ماشین با دقت بالا، پایان کاره. ولی واقعیت چیز دیگهایه. اگه ندانید چطور این مدل رو از محیط آزمایشگاهی به دنیای واقعی منتقل کنید، تمام زحماتتون ممکنه به هدر بره. MLOps دقیقاً همون پلیه که شکاف بین توسعه و تولید رو پر میکنه. این دوره قراره شما رو از یک برنامهنویس یا دانشمند داده، به یک متخصص عملیاتی تبدیل کنه که میتونه پایپلاینهای هوشمند و خودکار بسازه.
چیزی که قراره یاد بگیرید (سرفصلهای کلیدی)
این بوتکمپ جامع، شما رو قدمبه�قدم با ابزارها و فریمورکهای صنعتی آشنا میکنه. برخلاف خیلی از دورههای تئوری محور، تمرکز اصلی اینجا روی بیش از ۱۰ پروژه عملی هست.
بنیان و ابزارهای ضروری: شروع کار با پایتون، Git/GitHub، و محیطهای توسعه (IDE) مناسب.
مدیریت چرخه عمر مدل: تسلط کامل بر MLflow برای ردیابی آزمایشها، ثبت مدلها و استقرار اونها.
کنترل نسخه برای دادهها: کار با DVC و یکپارچهسازی آن با پلتفرمهایی مثل Dagshub.
کانتینری کردن و اورکستراسیون: آموزش Docker برای بستهبندی و Apache Airflow برای خودکارسازی گردش کارهای پیچیده.
پیادهسازی در ابر: استقرار مدلها روی پلتفرمهای ابری مثل AWS و Azure، و استفاده از سرویسهایی مثل AWS SageMaker.
نظارت و پایش: آشنایی با Grafana برای مصورسازی معیارها و سلامت مدل در محیط تولید.
اتوماسیون CI/CD: ساخت پایپلاین خودکار با GitHub Actions برای تست، ساخت و استقرار مداوم.
این مهارتها تو دنیای واقعی چه کاربردی دارن؟
فرض کنید تو یک استارتاپ یا تیم داده مشغول به کار بشید. ممکنه پروژهای مثل تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه (IDS) بهتون سپرده بشه. این دوره دقیقاً چنین پروژه جامعی رو داره! شما یاد میگیرید چطور از صفر تا صد، یک پایپ لاین ETL بسازید، مدل آموزش بدید، اون رو با MLflow مدیریت کنید و در نهایت روی سرویس ابری مستقر نمایید. یا مثلاً برای پروژههای پردازش زبان طبیعی (NLP)، با کتابخانه معروف HuggingFace Transformers کار میکنید و مدلتون رو عملیاتی میکنید.
مشخصات کلی دوره
مورد
توضیحات
عنوان دوره
بوتکمپ جامع MLOps با پروژههای عملی
محتوای آموزشی
۲۳ فصل، بیش از ۱۰ پروژه عملی
مدت زمان تقریبی
حدود ۵۵ ساعت آموزش
سطح دوره
از متوسط تا پیشرفته (نیاز به آشنایی مقدماتی با پایتون و یادگیری ماشین)
نحوه ارائه
آموزش ویدیویی به همراه پیادهسازی پروژه
پاسخ به سوالات متداول دانشجوها
آیا این دوره برای من مناسبه؟
اگه با مبانی یادگیری ماشین و برنامه نویسی پایتون آشنایی دارید و حالا میخواید مدلهاتون رو از حالت آزمایشگاهی دربیارید و به یک سرویس واقعی تبدیل کنید، این دوره دقیقاً دنبال همینه.
چرا باید وقت بذارم و MLOps یاد بگیرم؟
چون امروزه شرکت ها فقط به دنبال کسانی نیستند که مدل بسازند؛ بلکه به متخصصینی نیاز دارن که بتونند آن مدلها را مدیریت، نگهداری و مقیاس دهند. یادگیری MLOps شانس استخدام شما رو به شکل محسوسی بالا میبره.
آیا پروژه های دوره قابل اضافه شدن به رزومه هستن؟
قطعاً! پروژه هایی مثل «سیستم امنیت شبکه» یا «استقرار چندگانه در AWS و Azure» نمونه های عینی و قابل دفاعی هستند که مهارت شما را به طور ملموس نشان میدهند.
با توجه به محتوای غنی و کاربردی این بوت کمپ، فرصت ثبت نام با تخفیف ویژه فعلی رو از دست ندید. این حجم از آموزش عملی حول محور MLOps با چنین قیمتی کمتر پیدا میشه 🚀.
یادتون باشه موفقیت در حوزه داده فقط به ساختن مدل های دقیق نیست، بلکه به توانایی تحویل دادن آن مدل ها به شکل مطمئن و پایدار است. این دوره همان راهنمای عملی برای رسیدن به آن نقطه است.
