DataTalksClub/mlops-zoomcamp

이건 뭔가요?

MLOps Zoomcamp는 무료 오픈소스 온라인 강좌로, 머신러닝 모델을 노트북에서 실제 프로덕션 시스템으로 옮기는 방법을 가르칩니다. 9주 프로그램으로 실험 추적과 모델 관리부터 배포, 모니터링, 안정적인 유지보수까지 MLOps(머신러닝 운영)의 핵심 기술을 다룹니다.

누구를 위한 건가요?

• 데이터 과학자 - 모델 학습을 넘어 배포와 운영까지 하고 싶은 분
• ML 엔지니어 및 소프트웨어 엔지니어 - 프로덕션 ML 기술을 추가하려는 분
• 프로그래밍 경력 1년 이상이고 Python, Docker, 머신러닝 워크플로우(예: 관련 ML Zoomcamp 강좌)에 기본적인 친숙함이 있는 모든 분

무엇을 배우나요?

이 강좌는 6개 모듈과 최종 프로젝트로 구성되어 있습니다:

1. MLOps 소개 – MLOps가 무엇인지, 왜 중요한지, 예시 데이터셋(NY Taxi) 소개
2. 실험 추적 및 모델 관리 – MLflow를 사용해 모델을 기록하고 저장하고 관리하기
3. 오케스트레이션 및 ML 파이프라인 – 워크플로우 자동화
4. 모델 배포 – 다양한 전략: 웹 서비스, 스트리밍(AWS Kinesis/Lambda), 배치 스코어링
5. 모델 모니터링 – Prometheus, Evidently, Grafana, Prefect 같은 도구로 프로덕션 성능 추적
6. 모범 사례 – 테스팅, 린팅, GitHub Actions를 사용한 CI/CD, 인프라 as code(Terraform)

최종 프로젝트는 모든 것을 하나의 end-to-end MLOps 파이프라인으로 연결합니다.

어떻게 진행되나요?

이 강좌는 사전 녹화되었으며 두 가지 방법으로 수강할 수 있습니다:

• 라이브 코호트 (현재 예정 없음): 채점 숙제, 동료 평가, 리더보드, 수료증 포함. 새 코호트가 시작되면 알림을 받도록 등록할 수 있습니다.
• 자기 주도: 언제든 시작하고 GitHub의 자료를 따라가며 숙제(자가 확인)를 하고 포트폴리오용 프로젝트를 만듭니다. 자기 주도 모드에서는 수료증이 발급되지 않지만 모든 강좌 콘텐츠는 무료입니다.

사전 요구 사항 (README에서)

• Python
• Docker
• 명령줄 기본
• 머신러닝 경험(예: ML Zoomcamp를 통해)
• 1년 이상의 프로그래밍 경험

커뮤니티 및 지원

이 강좌는 글로벌 데이터 애호가 커뮤니티인 DataTalks.Club의 일부입니다. 다음을 할 수 있습니다:

• 전용 Slack 채널(#course-mlops-zoomcamp)에서 질문하고 진행 상황 공유
• 일반 토론을 위해 더 넓은 Slack 커뮤니티에 참여
• 강좌 업데이트를 위한 텔레그램 공지 팔로우
• YouTube 재생목록에서 모든 비디오 강의 시청

주요 특징 (README에서)

• 100% 무료 및 오픈소스
• 9주 구조화된 커리큘럼
• 각 모듈마다 실습 과제와 숙제
• 포트폴리오 작품을 만들기 위한 최종 프로젝트
• 라이브 코호트에서 최종 프로젝트를 완료한 학습자에게 수료증 제공
• 라이브 코호트에서 선택적 동료 평가 및 리더보드
• 언제든 이용 가능한 자기 주도 모드

여기의 모든 정보는 프로젝트의 README에서 직접 가져왔습니다.