MLOps Foundations: Build, Deploy, and Monitor Production ML Pipelines

एक स्थानीय नोटबुक से एक विश्वसनीय उत्पादन वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल को स्थानांतरित करने के लिए अच्छे कोड से अधिक की आवश्यकता होती है। यह कोर्स आपको मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOps) के मुख्य सिद्धांतों से परिचित कराता है, जो डेटा साइंस और सिस्टम इंजीनियरिंग के बीच की खाई को पाटता है। You will transition from training isolated models to building automated, repeatable ML pipelines. By understanding how to manage code, data, and models systematically, you will gain the skills needed to ensure your machine learning systems remain accurate, scalable, and secure in production. आप क्या सीखेंगे: - MLOps, मॉडल lifecycles, और डेटा वैज्ञानिकों और ML इंजीनियरों की भूमिकाओं की foundational concepts को समझें। - डेटा तैयारी, प्रशिक्षण और मूल्यांकन को सुव्यवस्थित करने के लिए स्वचालित मशीन लर्निंग pipelines बनाएँ। - स्केलेबल सर्विंग आर्किटेक्चर और आधुनिक API endpoints का उपयोग करके क्लाउड वातावरण में models को deploy करें। - Production model performance की निगरानी करें, alerts सेट करें, और समय के साथ data drift और concept drift का पता लगाएँ। - मशीन लर्निंग कोड और artifact tracking के लिए विशेष रूप से तैयार की गई continuous integration और continuous delivery (CI/CD) practices को लागू करें। - बिना manual intervention के models को अपडेट रखने के लिए continuous retraining strategies को कॉन्फ़िगर करें। The course begins with essential MLOps terminology and lifecycle definitions before guiding you through pipeline design, deployment strategies, and production monitoring. You will learn through clear, written explanations and practical code snippets designed for real-world application. This course is designed for aspiring ML engineers, data scientists, and software developers who are new to operations and want to build a solid foundation in production ML systems. No prior DevOps or cloud administration experience is required. Start reading today to master the workflows that power modern production machine learning.