こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している猫太郎です。今回はMLOpsエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
MLOpsエンジニアとは？将来性ある？
MLOpsエンジニアとは？
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルを安定して動かすための環境を整えるプロフェッショナルです。
私たちが普段利用するNetflixでの映画やドラマのレコメンド、Amazonの購入商品のおすすめなど、こうした機能は機械学習モデルが裏で動いているからこそ実現しています。
そして、このモデルを効率よく運用し続けるために欠かせない存在がMLOpsエンジニアなのです。
MLOpsエンジニアの仕事内容
- モデルのデプロイと管理
(例：開発された新しいレコメンドシステムをNetflixに導入し、正常に動作するように監視する) - データパイプラインの構築
(例：Amazonの購入データをリアルタイムで収集し、分析可能にするための仕組みづくり) - モデルのパフォーマンス最適化
(例：分析速度や結果の精度を高めるために、モデルの微調整を行う) - システムの障害対応とトラブルシューティング
(例：急なシステムトラブルが発生した際に迅速に対応し、サービスが止まらないようにする)
MLOpsエンジニアの年収と将来性
MLOpsエンジニアとして働く場合の平均年収は、700～900万円程度とも言われています。
これは日本の平均給与が約400万円であることを考えると、比較的高い年収の職種です。
そして、AI技術がますます進化する中で、これらの技術を支えるMLOpsの重要性は増しています。
さらに、あらゆる業界でデータ活用のニーズが拡大しており、効率的なデータ運用を支えるMLOpsエンジニアの需要も高まりつつあります。
そのため、MLOpsエンジニアは高年収かつ将来性のある職業であり、今後もその活躍の場は広がっていくでしょう。
どうやったらMLOpsエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
ここでは2つのステップの概要を説明します。次章以降ではロードマップと就職・転職について詳しく触れます。
必須スキル・知識の習得
まずは、学習計画を作成し、毎日少しづつでも学習していきましょう。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
MLOpsエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なプログラミングスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動に向けた具体的な戦略とアクションプランの実施
MLOpsエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動を開始します。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：クラウドソーシングサイトに登録し、案件を探すと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
MLOpsエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ ここまで読んでいるということは、あなたはMLOpsエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、MLOpsエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: 機械学習の基本を理解し、PythonやRを使って簡単なモデルを作成する。基礎的な統計とデータ分析のスキルを身につける。
- STEP2: クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）の基本を学び、クラウド環境での機械学習モデルのデプロイ方法を理解する。
- STEP3: DevOpsの基本概念（CI/CD、コンテナ化、オーケストレーション）を学び、DockerやKubernetesなどのツールを使ってモデルをコンテナ化する。
- STEP4: データパイプラインの構築やデータエンジニアリングのスキルを習得し、ETLプロセスを自動化する方法を学ぶ。
- STEP5: モデルの監視と運用のためのツール（MLflow、TensorBoardなど）を学び、モデルのパフォーマンスをリアルタイムでトラッキングし、メンテナンスする方法を習得する。
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。また、Udemyでは講師に質問も可能なため、独学でもつまづきづらくなっています。
書籍は補助教材として使うと良いでしょう。書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習したり、全体像を掴み直したい時に重宝します。特に多くの分野には、いわゆる「定番本」があります。これは読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢には、スクールがあります。スクールは高額になりますが、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学び、独学だと続かない、本腰を入れて学びたい場合はスクールがおすすめです。一方で、スクールは動画教材や書籍と違い、受講者のレビューが見えづらい側面もあります。気になったスクールがあったら、それについてSNSで情報収集したり、無料体験などに行って雰囲気を掴むのがおすすめです。
以降では本題に入っていきます！ MLOpsエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: 機械学習の基本を理解し、PythonやRを使って簡単なモデルを作成する。基礎的な統計とデータ分析のスキルを身につける。
MLOpsエンジニアになるための最初のステップは、機械学習の基本を理解することです。ここでは、PythonやRといったプログラミング言語を使ってシンプルなモデルを作成することから始めます。 さらに、基礎的な統計やデータ分析のスキルを身につけることで、データをどのように解釈してモデルに活用するかを学ぶことができます。例えば、平均や中央値といった基本的な統計指標から、相関関係や回帰分析など、データの裏にあるパターンを見つける手法を学びます。 これにより、データサイエンスの土台を築き、次のステップであるクラウドプラットフォームでのデプロイに繋げていきます。
このステップで学ぶスキルや知識
- Pythonによる基本的なデータ操作
- R言語の基礎
- 機械学習モデルの基礎概念
- 統計学の基本
- データ分析手法の基礎
機械学習の基礎を学べる動画教材
このコースはMLOpsエンジニアを目指す方にとって、機械学習の基礎とPythonやRによる基本的なモデル作成をマスターするための最適な学習スタート地点です。機械学習の基本を理解し、基礎的な統計とデータ分析のスキルを身につけ、ビジネスシーンでの実践力を高めることができる内容が盛り込まれています。
このコースの特徴は、現役データサイエンティストである古澤智裕氏による、実際のビジネス現場を想定した実践的な講義となっている点です。座学による学びに加えて、実際に手を動かしてコードを書く中で、ビジネス価値を創出するためのデータ分析のプロセスを理解できます。
さらにこのコースでは、データ分析とビジネスコミュニケーションのスキルを同時に習得でき、分析を結果として届ける方法やステークホルダーへの報告術も学べるのが大きな魅力です。豊富な講義時間に加え、Jupyter Notebookのコードが講義資料として提供され、受講後の復習も可能です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。機械学習やデータ分析の基礎をこれから学び始める方でも理解しやすい内容になっています。未学習者でも基礎的なスキルをしっかりと身につけられるでしょう。
講師の古澤氏は、国内大手企業で実際のデータ分析とシステム構築を担ってきた経験豊富なプロフェッショナルで、多くの受講生から高い評価を受けています。この充実した内容を24,000円で学べるコースは、コスパの面でも非常に魅力的です。技術力とビジネス力を同時に高めたいビジネスマンにはぴったりの選択です。
「MLOpsエンジニア」を目指すビジネスマンの方に、基礎的なスキルをしっかりと身につけるためのコースをご紹介します。この「Python3によるデータ処理・機械学習のための基礎」は、機械学習やAIを学ぶ前に欠かせない土台を築くのに最適です。
このコースでは、PythonやRを使って機械学習の基本を理解し、簡単なモデルを作成する力を養います。また、基礎的な統計やデータ分析のスキルも身につけられます。 特に、scikit-learnやKerasのような大物ライブラリを自在に扱う前に必要な基礎知識に焦点を当てた実践的な学習を提供します。
このコースの魅力は、APIの詳細な実習を通してサンプルコードをその場で実行するだけでは得られない深い理解を得られることです。NumPyの配列操作、matplotlibによる可視化、画像・音声データの取り扱い方など、実際の業務で役立つ各種スキルを体験的に学べます。
講師の中村勝則先生は、人工知能分野の研究者であり、プログラミングを情熱的に教えるベテラン講師です。その豊富な経験と知識が、このコースに凝縮されています。
このコースの難易度は三段階評価で【2:普通】です。未学習でも理解可能ですが、少し予備学習するとさらにスムーズに進められるでしょう。
大きなディスプレイでの受講がおすすめで、各レクチャーを分けて受講することで、無理なく学習を継続できます。このコースを通して取得した知識は、情報処理業務や生成AIとの対話にも役立つ重要な基礎となります。ぜひ、チャレンジしてみてください。
このコースは「機械学習の基本を理解し、PythonやRを使って簡単なモデルを作成したい」と考える方にお勧めの入門コースです。特にMLOpsエンジニアを目指す方にとって、機械学習の基本概念と実践的なスキルは欠かせません。本講座では、機械学習システムの全体像を理解しながら、Pythonを用いた線形回帰モデルの実装をゼロから学んでいきます。
線形回帰アルゴリズムは、機械学習の基本中の基本として、データ分析の基礎を築くために役立ちます。このコースでは、Pythonを使って一連のワークフローを通じてモデルを構築する方法を学ぶことができ、実際の業務に応用可能なスキルを磨くことができます。
コースの特徴としては、講師である拓也毛利さんが、豊富な実務経験を活かして実際のプロジェクトでどう活用するかを含めて詳しく解説している点が挙げられます。また、受講生の理解を深めるために、理論の説明に加えて実践的な演習を取り入れているため、実学的に学ぶことができます。
このコースの難易度は、【1:易しい】です。機械学習に未経験の方でも取り組みやすく、基礎からしっかりと学べる設計になっています。
このコースを通じて、機械学習に対する理解を深め、MLOpsエンジニアとして必要なスキルを磨いていきましょう。
STEP2: クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）の基本を学び、クラウド環境での機械学習モデルのデプロイ方法を理解する。
次に、クラウドプラットフォームを学びましょう。AWS、GCP、Azureといったクラウドサービスは、機械学習モデルを運用する際に大変役立ちます。 各プラットフォームが持つ特性や強みを理解することで、どのようにモデルをデプロイし管理するかを学ぶことができます。 例えば、AWSのSageMakerを使ってモデルをデプロイしたり、GCPのAI PlatformやAzure Machine Learningを活用したりする方法を学ぶのがこのステップです。 クラウドでの操作は、スケーリングや管理を容易にする点で特に重要です。
このステップで学ぶスキルや知識
- AWSの基本知識
- GCPの基本操作
- Azureの利用方法
- クラウドにおけるモデルデプロイ
- スケーラビリティの理解
クラウドプラットフォームの基礎を学べる動画教材
このコースは「MLOpsエンジニア」を目指す方にとって最適な導入講座です。クラウドプラットフォームを活用して機械学習モデルをデプロイするための基礎知識を身につけることができ、AWSの多様なサービスとその連携方法を学べます。
講師は米シリコンバレーで活躍する経験豊富なDevOpsエンジニアで、AWS DevOps Professional資格を保持しています。このコースでは、AWSの基本的なサービス（例えばIAM、EC2、S3など）を手順に沿って実践的に習得できるほか、Terraformを使った自動化の手法も学べます。
さらに、AWSのセキュリティ設定や高可用性のアーキテクチャ構築、負荷分散の設計といった実際の業務でも重要となるスキルをハンズオン形式で学びます。これにより、習得した知識をすぐに実務で応用でき、MLOpsエンジニアとしてのスキルセットを強化することが期待できます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【1:易しい】です。AWSやクラウドコンピューティングの初心者でも、図解や実例を通じて基礎から学べる内容になっています。
受講生は、AWSとクラウドインフラの基礎をしっかりと抑えながら、次のステップとして実際のプロジェクトでの適用を見据えた学習を進められます。あなたのクラウド技術の初歩的な理解をサポートするとともに、実践的な知識を体系的に身につけられるこのコースは、MLOpsエンジニアとしての道を切り開く重要なステップとなるでしょう。
このコースは、クラウドプラットフォームや機械学習モデルのデプロイに興味のある方に特におすすめです。MLOpsエンジニアを目指す上で、クラウド環境での基礎知識は必須であり、この講座を通してその理解を深めることが可能です。
**このコースでは、Google Cloudの各種サービスに加え、Googleが採用している最先端のDevOps手法であるSRE（Site Reliability Engineering）の概要も学べます。**クラウド環境の基本からDevOps手法の実践に至るまで、一通りの流れを把握することで、実際の現場で役立つスキルを身につけることができるでしょう。
特に、Google Cloud Platformを始めとする主要なクラウドサービスに精通することは、MLOpsエンジニアとしての市場価値を格段に高めます。また、模擬テストが用意されており、実際の試験前に自身の理解度をしっかりとチェックできる点も魅力です。
講師のGGトップさんは、Google Cloudに精通した経験豊富なプロフェッショナルで、これまで多くの受講生を成功に導いています。信頼できる指導の下で学べるのは大きなメリットです。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。クラウドプラットフォームに関する基本知識があれば十分理解できる内容になっているため、入門者でも取り組みやすいでしょう。
STEP3: DevOpsの基本概念（CI/CD、コンテナ化、オーケストレーション）を学び、DockerやKubernetesなどのツールを使ってモデルをコンテナ化する。
次のステップでは、DevOpsの基本概念を学びます。CI/CDやコンテナ化、オーケストレーションは、現在のソフトウェア開発や運用の流れで非常に重要です。 DevOpsを理解することで、モデルのライフサイクルを効率的に管理できます。具体的には、Dockerを使ってモデルをコンテナ化したり、Kubernetesでそのコンテナを管理する方法を学びます。 このステップにより、モデルの更新や管理が効率化され、リリース作業の短縮やトラブルの減少に役立ちます。
このステップで学ぶスキルや知識
- CI/CDの理解
- Dockerによるコンテナ化
- Kubernetesによるオーケストレーション
- 継続的インテグレーションとデプロイ
- モデルライフサイクル管理
DevOpsの基礎概念を学べる動画教材
このコースは、MLOpsエンジニアを目指す方に最適な内容となっています。特にDevOpsの基本概念であるCI/CDやコンテナ化について学び、DockerやKubernetesといったツールを利用してモデルを効率的にコンテナ化するスキルを身に付けたい方におすすめです。
本コースでは、シリコンバレーのDevOpsエンジニアによる監修がなされており、現場で役立つ知識を実践的に学ぶことができます。 初心者でも理解しやすいように図解を多用し、抽象的なコンセプトも分かりやすく解説されています。また、ハンズオンラボを通してDockerを用いたコンテナ化の勘所を抑えつつ、理論と実践をバランスよく学習することができるのが魅力です。
講師は、6年以上に渡る北米とヨーロッパでのエンジニアリング経験を持ち、多数のクラウド技術に精通しています。このコースを通じて、DockerやDocker Composeを使ったWebアプリケーションの構築にも挑戦し、実践的なスキルを得ることができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。Dockerや開発環境に初めて触れる方でも理解できる内容ですが、コンテナ技術に対する基本的な理解があるとより円滑に進められるでしょう。
週末を使って効率的に学べる4時間完結型の構成も忙しいビジネスマンには嬉しいポイントです。 MLOpsエンジニアとしてのキャリアアップを目指す方にとって、確実に役立つ内容が詰まっています。
このコースは、MLOpsエンジニアを目指す方にとって最適な学習機会を提供します。特に、DevOpsの基本概念をしっかりと理解し、DockerやKubernetesを使ってモデルをコンテナ化するスキルを磨きたい方におすすめです。
このコースは、シリコンバレーのDevOpsアーキテクトが監修しており、初心者でもわかりやすくJenkinsによるCI/CDパイプラインの構築方法を学べます。
受講者は、CI/CDの基本からSDLCのアプローチ、Waterfallとアジャイルメソッドの違いまでを体系的に学習することができます。さらに、Jenkinsを活用したパイプラインの設定方法や、Dockerコンテナを用いる応用的な手法もカバーしています。これにより、理論的な知識だけでなく、実践的なスキルも身につけることが可能です。
講師の背景も魅力的で、元Microsoftの経験を持つシリコンバレーの現役エンジニアが教えてくれるため、信頼性と実用性が高いです。講師はまた、様々なプログラミング言語やツールに精通しており、その幅広い知識を存分に活かしています。
このコースの難易度は、【2:普通】です。DevOpsやCI/CDに関する基本的な理解を持っていなくても、丁寧な解説がおかげで理解を深めることが可能です。したがって、初学者でも安心して受講できます。
このコースは「MLOpsエンジニア」を目指す方に向けて、DevOpsと機械学習の基礎をしっかりと学びたい方におすすめです。特に、DevOpsの基本概念であるCI/CD（継続的インテグレーションとデリバリー/デプロイ）、コンテナ化、オーケストレーションのスキルは、MLOpsエンジニアとして必須の知識です。このコースでは、DockerやKubernetesを使ってモデルを効果的にコンテナ化することを具体的に学ぶことができます。
この講座では、機械学習システムの全体像を理解するための導入から、Pythonによる具体的な線形回帰の実装までを丁寧に解説しています。機械学習を実務で活用するために必要な知識を初心者にもわかりやすく提供しており、この知識は現場でのモデル運用に非常に役立ちます。
講師の拓也毛利さんは、豊富な実務経験を持つだけでなく、分かりやすい解説で高い評価を得る講師です。エクサウィザーズでのMLOps導入経験や需要予測モデルの構築経験を活かした実践的な指導が大きな魅力です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能で、これからMLOpsの基礎を学び始める方にも手が届きやすい内容となっています。
このコースを通じて、機械学習のPython実装とシステム全体の流れを理解し、MLOpsの現場で必要なスキルを磨くための第一歩を踏み出してください。
STEP4: データパイプラインの構築やデータエンジニアリングのスキルを習得し、ETLプロセスを自動化する方法を学ぶ。
MLOpsエンジニアにとって、データパイプラインの構築は非常に重要なスキルです。このステップでは、データエンジニアリングの基礎を学んでいきます。 ETL（抽出、変換、ロード）プロセスを理解し、自動化する方法を理解することで、大量のデータを効率的に処理し、必要なデータを正確にモデルに供給することができます。 Apache Airflowなどのツールを使って、自動化されたデータパイプラインを構築する技術を習得することが目標です。
このステップで学ぶスキルや知識
- ETLプロセスの理解
- 自動化ツールの基礎
- データ統合とクリーニング
- Apache Airflowの基本操作
- データ品質管理
データエンジニアリングとパイプラインを学べる動画教材
このコースは「MLOpsエンジニア」を目指す方が、データパイプライン構築やデータエンジニアリングのスキルを習得し、ETLプロセスを自動化する方法を学ぶために最適です。AWS認定Data Engineer Associate試験に特化したトレーニングで、この試験の傾向と対策を深く理解できる構成になっています。
コース内では、AWSの各種サービスを活用したデータ収集やストレージ管理、データの加工や分析、さらにセキュリティ対策などの実践的なスキルを学べます。この知識は、データパイプラインの構築やETLプロセスの自動化を担当するMLOpsエンジニアとしてのキャリアに大いに役立つでしょう。
ハンズオン動画を中心に構成されており、AWSを実際に操作しながら学べる環境が整っています。これにより、座学だけでなく実践的なスキルも同時に身につけることが可能です。また、試験問題の解説や予想問題を通じて効率的に試験対策を行えます。
講師のMaruchin Techさんは、AWSのスペシャリストとして豊富な経験を持ち、受講生からの評価も高く安心して学ぶことができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【3:難しい】です。この分野が未学習の場合は理解が難しいかもしれませんが、MLOpsエンジニアを目指す方にとっては挑戦する価値のある内容です。
この「Snowflakeによるデータエンジニアリングの基礎」コースは、データパイプラインの構築やデータエンジニアリングスキルを習得したい方にぴったりの内容です。MLOpsエンジニアを目指す方にとっても重要なETLプロセスの自動化を学べる機会です。
このコースでは、クラウドデータウェアハウスSnowflakeを用いたデータエンジニアリングの基礎を、実際のハンズオン形式で学習します。まずはSnowflakeの基本操作や、AWSとの連携によるデータのロード、データベースの操作、アクセスコントロールについて学べます。これらの知識は、データの管理や操作に欠かせないものであり、MLOpsエンジニアとして実践的なスキルを身につけるのに役立ちます。
特に、実際の業務で使用できる実践的な内容が多く、初めてSnowflakeを学ぶ方でもハードルを感じずに踏み出せる内容になっています。講師はデータ分析やエンジニアとしての経験豊富なSatoshi Aさんで、安心して学習を進めることができます。
受講にはSnowflakeおよびAWSのアカウントが必要ですが、基本的に初月は無料枠が利用可能です。ただし、使用量にはご注意ください。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能なレベルですが、SQLやデータベースの基礎知識があると、よりスムーズに進めることができます。
1ヶ月間のキャンセル期間もあるので、気軽に始められます。是非この機会にSnowflakeのスキルを磨き、今後のキャリアに活かしてください。
このコースは、MLOpsエンジニアを目指す方にとって理想的な選択肢です。特に、データパイプラインの構築やデータエンジニアリングのスキル習得に力を入れたい方に適しています。ETLプロセスの自動化スキルを磨くためには、データの品質管理が欠かせません。このコースでは、PythonとSparkを用いてデータ品質を高めるための具体的な手法を学ぶことができます。
現役のデータエンジニアであるYuki Saito氏が講師を務める本講座では、データ管理のプロセスを体系的に理解し、ビッグデータレイクでのテーブルデータ管理について詳しく解説します。データ品質の確保は、データ活用の生産性を高める重要な要素です。このスキルは、データを資産として扱うMLOpsエンジニアにとって必須の知識となります。
コースの特徴として、実践的な演習を通じて、データの一貫性、正確性、完全性、適時性、ユニーク性、有効性といった項目を管理する技法を身につけることができます。さらに、GitHubリポジトリにアクセスしながら、講師の解説を聞くことで、実際の業務に活かせるスキルを効果的に習得することができます。
コース難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能ですが、PythonやSparkを少しでも触れたことがある方なら、よりスムーズに理解できる内容です。
PythonとSparkを駆使し、データの品質管理を行ってみたい方には、ぜひこのコースをお試しいただきたいです。MLOpsエンジニアとしてのキャリアアップに、必ずや役立つことでしょう。
STEP5: モデルの監視と運用のためのツール（MLflow、TensorBoardなど）を学び、モデルのパフォーマンスをリアルタイムでトラッキングし、メンテナンスする方法を習得する。
最後のステップは、モデルの監視と運用に関するスキルの習得です。ここでは、モデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、必要に応じて調整する方法を学びます。 MLflowやTensorBoardといったツールを使用して、モデルのトラッキングや性能の監視が可能になります。 また、運用中のモデルが予期せぬ変化を起こした場合の対応方法も学ぶことができます。これにより、モデルを安定して運用し続けられる技術を獲得します。
このステップで学ぶスキルや知識
- MLflowの利用法
- TensorBoardでの監視
- パフォーマンスメトリクスの理解
- モデルのバージョン管理
- トラブルシューティングの手法
モデルの監視と運用を学べる動画教材
このコースは、MLOpsエンジニアとして活躍するために必要なスキルを学ぶ方に最適な内容です。コースでは、モデルの監視と運用に不可欠なツールであるMLflowやTensorBoardの使い方をはじめ、AIプロジェクト全体の理解と実践力を養います。
AI開発での失敗を避けるためのプロジェクトマネジメントを設計から運用まで、6つのステップに分けて解説しています。具体的な実例を交えながら学べるので、実際の現場での活用がスムーズに進むでしょう。ステップには、課題設定から本導入と運用まで含まれ、それぞれの段階で重要なポイントを押さえています。
NABLAS株式会社の講師陣は、AI技術の社会実装に豊富な経験を持ち、大手企業と共同で実績を積んでいます。特に井上大輝さんやYoshitaka Tomiyamaさんといった講師のサポートが、実践的な知識を確実に身につける手助けをしてくれるでしょう。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能ですが、基本的なプログラミング知識があるとよりスムーズに学習を進められる内容です。
プロジェクト成功のための評価指標の決定や、チーム体制の構築方法など、AI開発に関わる実践的なスキルを習得できるこのコース。MLOpsエンジニアとしてのキャリアを目指す方にとって、大いに役立つ内容です。
このコースは、MLOpsエンジニアを目指す方々に向けて、モデルの監視・運用に役立つ技術を学べる内容となっています。R言語とtidymodelsを使った機械学習と予測モデリングの手法を身につけ、それをリアルタイムで活用するスキルを習得することができます。こうしたスキルは、モデルがビジネスにどう役立つかをリアルタイムで見て最適化するために重要です。
このコースでは、予測モデリングに特に焦点を当て、Rとtidymodelsの使用メリットを引き出し、典型的な機械学習ワークフローの習得を目指します。tidymodelsは、データ分割からモデル検証まで、一貫した方法論で予測モデリングを可能にし、効率的なデータ分析を支えます。モデリング全体をスマートに進行し、問題解決に実用的な予測を行える能力を磨くことができるでしょう。
本コースの特徴は、ライブ形式のコーディングを通じて現場主義を強調し、視覚的な理解をサポートするイメージの多用にあります。学んだスキルは、モデルのパフォーマンスをトラッキングし、メンテナンスするための基礎となり、MLOpsエンジニアとしてのスキルを高めるでしょう。
講師のshunさんは、実務経験を活かし、分かりやすく学習をサポートしてくれます。これにより、初心者でも安心して学ぶことができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると【2:普通】です。Rとtidyverseの基礎知識があると理解が深まりやすいですが、未学習でも理解可能な内容となっています。
このコースを通じて、モデルの監視と運用に欠かせないスキルを手に入れ、MLOpsエンジニアとしての未来を切り開いてください。
MLOpsエンジニアを目指す方に最適な「MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～」コースが登場しました。このコースは、モデルの監視と運用を効果的に行うためのツールの知識を学び、特にMLflowやTensorBoardによるリアルタイムのトラッキングとメンテナンススキルを習得するのに役立ちます。
このコースは、機械学習システム全体を把握したい初学者にも配慮しており、Pythonプログラミングと機械学習の基礎から丁寧に解説します。特に第1部では、機械学習の基本的なアルゴリズムである「線形回帰」を詳しく学びます。MLOpsエンジニアとして、実際の業務でどのようにモデルを運用しメンテナンスしていくのか、重要なベースになる知識を身につけることができるでしょう。
講師の拓也毛利さんは、豊富な実務経験に基づいた的確な指導が魅力です。彼は、NTT物性研究所での研究からアビームコンサルティングでのシステム保守、さらにエクサウィザーズでのプロジェクトリードを経験しているため、信頼できる内容を提供しています。
このコースの難易度は、【1:易しい】です。機械学習が初めての方でも、基礎から段階的に学ぶことができる構成ですので、安心して受講を開始できます。
このコースを通じて、MLOpsエンジニアとして実践力を磨き、モデルの運用における問題解決能力の向上を目指しましょう。
まとめ：MLOpsエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、MLOpsエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、MLOpsエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
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