DataTalksClub/mlops-zoomcamp

これは何ですか？

MLOps Zoomcampは、無料のオープンソースオンラインコースで、ノートブックから機械学習モデルを取り出し、実際の本番システムに組み込む方法を教えます。9週間のプログラムで、MLOps（機械学習オペレーション）の核となるスキルをカバーしています。実験の追跡やモデルの管理から、デプロイ、監視、そしてそれらを確実に維持することまで、すべてを網羅しています。

誰のためのものですか？

• データサイエンティスト：モデルのトレーニングからデプロイと運用へと進みたい方
• MLエンジニアおよびソフトウェアエンジニア：本番環境向けのMLスキルを追加したい方
• 少なくとも1年のプログラミング経験があり、Python、Docker、および機械学習ワークフロー（例：関連するML Zoomcampコース）に基本的に精通している方

何を学べますか？

このコースは、6つのモジュールと最終プロジェクトで構成されています：

1. MLOps入門 – ML Opsとは何か、なぜ重要なのか、そして実行例データセット（NYタクシー）
2. 実験追跡とモデル管理 – MLflowを使用してモデルを記録、保存、管理する
3. オーケストレーションとMLパイプライン – ワークフローの自動化
4. モデルデプロイ – さまざまな戦略：Webサービス、ストリーミング（AWS Kinesis/Lambda）、およびバッチスコアリング
5. モデル監視 – Prometheus、Evidently、Grafana、Prefectなどのツールを使用した本番環境でのパフォーマンス追跡
6. ベストプラクティス – テスト、リンター、GitHub ActionsによるCI/CD、およびインフラストラクチャ・アズ・コード（Terraform）

最終プロジェクトは、すべてを結びつけてエンドツーエンドのMLOpsパイプラインを構築します。

どのように機能しますか？

このコースは事前録画されており、2つの方法で受講できます：

• ライブコホート（現在はスケジュールされていません）：採点付きの宿題、ピアレビュー、リーダーボード、修了証明書が含まれます。新しいコホートが開始された場合に通知を受け取るように登録できます。
• 自己ペース：いつでも開始でき、GitHubの教材に従い、宿題（自己チェック）を行い、ポートフォリオ用のプロジェクトを構築します。自己ペースモードでは証明書は発行されませんが、すべてのコース内容は無料です。

前提条件（READMEより）

• Python
• Docker
• コマンドラインの基本
• 機械学習の経験（例：ML Zoomcampを通じて）
• 1年以上のプログラミング経験

コミュニティとサポート

このコースは、データ愛好家のグローバルコミュニティであるDataTalks.Clubの一部です。次のことができます：

• 専用のSlackチャンネル（#course-mlops-zoomcamp）で質問したり、進捗を共有したりする
• 幅広いSlackコミュニティに参加して一般的な議論をする
• コースの更新情報をTelegramのお知らせでフォローする
• YouTubeプレイリストで全てのビデオ講義を視聴する

主な特徴（READMEより）

• 100%無料でオープンソース
• 9週間の構造化されたカリキュラム
• 各モジュールで実践的な演習と宿題
• ポートフォリオ作品を構築する最終プロジェクト
• ライブコホートで最終プロジェクトを完了した学習者に証明書を発行
• ライブコホートではオプションのピアレビューとリーダーボード
• 自己ペースモードはいつでも利用可能

ここに記載されているすべての情報は、プロジェクトのREADMEから直接取得しています。