MLOps 路线图：完整的 MLOps 职业指南

[mostakimvip06]

近年来，机器学习运营 (MLOps) 已成为科技行业最抢手的领域之一。随着企业越来越依赖数据驱动的解决方案，MLOps 专业人员的需求量很大，他们需要有效地部署和管理机器学习模型。

但是 MLOps 到底是什么？成为一名 MLOps 工程师需要什么？

在本指南中，我们将介绍您需要了解的有关 MLOps 的所有信息，并提供完整的路线图来帮助您开启在这个激动人心的领域的旅程。

什么是 MLOps？
MLOps 也称为机器学习操作，是指用 挪威赌博数据 于在生产中部署、管理和监控机器学习模型的实践和流程。它结合了机器学习、软件工程和操作的元素，为机器学习项目创建了简化的工作流程。

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MLOps 的目标是弥合数据科学家和 IT 团队之间的差距，确保机器学习模型能够快速、可靠且大规模地部署。这对于希望在运营中充分利用 AI 和 ML 潜力的企业来说至关重要。

MLOps 的关键组件
MLOps 包含各个阶段和组件，它们共同协作以提供成功的机器学习项目。

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这些通常包括：

数据准备：这涉及获取、清理和组织用于训练机器学习模型的数据。
模型训练：在此阶段，数据科学家使用监督学习、无监督学习和强化学习等算法和技术来开发和微调 ML 模型。
模型部署：模型训练和测试后，需要将其部署到生产中，以便对实时数据进行预测。
监控和维护： MLOps 还涉及监控已部署模型的性能、检测任何问题或异常并进行维护以确保它们继续产生准确的结果。
想要详细了解如何部署模型，但又不知道从哪里开始？我们的MLOps 部署和生命周期课程提供了良好的基础，可帮助您入门。

1. 培养基础技能
在直接深入研究 MLOps 之前，您可能需要建立强大的核心数据科学技能以及一些计算知识库。

以下是您需要掌握的一些技能：

Python 编程
Python 的优雅和简单使其成为数据分析和机器学习的首选语言。它的库和框架（例如 Pandas 和 Scikit-learn）可轻松实现复杂的数据操作和机器学习过程，为许多 MLOps 任务提供支持。

掌握 Python 是部署 MLOps 的必备条件。它可作为自动化工作流程和设计稳健的 ML 模型的平台。

MLOps 工程师必须知道如何使用 Python 与 API 和数据库集成、设计高效算法并实现模块化编程原则来构建可扩展的机器学习解决方案。

以下是针对 Python 新手的基本 Python 速查表：