Corso MLOps

L’MLOps (Machine Learning Operations) è l’insieme di pratiche e strumenti che permette di gestire il ciclo di vita di un modello Machine Learning oltre la fase di sperimentazione in notebook: esportazione, deploy, automazione, monitoraggio e manutenzione in produzione.

Il corso è pensato per data scientist, ML engineer, sviluppatori e professionisti Dev-Ops che vogliono imparare a gestire applicazioni e workflow Machine Learning in produzione, non solo a costruire modelli.

No. Il corso è di livello beginner e richiede solo una conoscenza base di Python e una conoscenza di base del Machine Learning. Non servono esperienze pregresse di deploy o infrastrutture.

Il corso lavora con strumenti concreti del mondo MLOps: MLflow e Airflow per l’orchestrazione dei workflow, container per la portabilità delle applicazioni, e risorse cloud per l’esecuzione in produzione.

Significa passare da un modello che gira solo nell’ambiente di sperimentazione a un modello esportato, integrato in un’applicazione reale, automatizzato con pipeline CI/CD e osservabile in produzione.

Sì. Oltre a deploy e orchestrazione, il corso affronta il monitoraggio delle performance, la stima dei costi infrastrutturali e la gestione di artifact e logging nel tempo.

Sì. Il corso prevede test intermedi e un test finale; al superamento ottieni una certificazione che potrai inserire sul tuo CV e sul tuo profilo LinkedIn.

Sì, tramite la nostra assistenza studenti, dentro Discord, all’interno della nostra community di professionisti, e lasciando commenti sotto i video: puoi fare domande e confrontarti con il team dei docenti durante tutto il percorso.

Un corso di Machine Learning si concentra su come costruire e addestrare un modello. Questo corso parte da dove quello finisce: cosa succede a un modello dopo il notebook, con un approccio pratico orientato all’operatività reale più che alla teoria.