در این دوره جامع MLOps، شما را از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی در محیط‌های واقعی هدایت می‌کنیم. بیش از ده پروژه کاربردی در حوزه‌های طبقه‌بندی، رگرسیون، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های زمان‌سری قابل مشاهده و اجراست. علاوه بر کدها، دسترسی به نرم‌افزارهای قدرتمند و رایگان مانند Docker، Kubernetes و MLflow فراهم شده تا بدون هزینه اضافی مهارت‌های خود را به سطح سازمانی ارتقا دهید.

• ۱۰+ پروژه انتها به انتها در حوزه‌های مختلف ML
• پوشش CI/CD، نسخه‌دهی مدل و نظارت آنلاین
• نرم‌افزار رایگان: Docker، Kubernetes، MLflow و Airflow

• پیاده‌سازی کانتینرسازی با Docker و Kubernetes برای استقرار مقیاس‌پذیر مدل‌ها
• پایش و متریک‌گذاری مدل با MLflow، Prometheus و Grafana
• آموزش CI/CD با GitHub Actions و GitLab CI
• طراحی Pipeline داده و مدل با Apache Airflow
• مدیریت نسخه مدل و داده با DVC (Data Version Control)

این دوره بر سه ستون اصلی MLOps استوار است: آماده‌سازی داده، توسعه مدل و استقرار سازمانی. شما یاد خواهید گرفت که چگونه:

• کتابخانه‌های محبوب Python و R را برای پاکسازی و مهندسی ویژگی‌ها به کار ببرید.
• مدل‌های یادگیری ماشین را با استفاده از Scikit-Learn، TensorFlow و PyTorch توسعه دهید.
• پروژه‌های ML را با ابزارهای نسخه‌دهی (DVC) و مدیریت بسته (Conda) سازماندهی کنید.
• با استفاده از REST API، مدل‌ها را در سرویس‌های وب مستقر و واکشی کنید.
• با مانیتورینگ Real-time سلامت و کارایی مدل را زیر نظر داشته باشید.

• آشنایی مقدماتی با زبان Python و مبانی یادگیری ماشین
• درک پایه‌ای از Git و کنترل نسخه
• آشنایی با مفاهیم سرور و خط فرمان (CLI) در لینوکس
• تمایل به یادگیری مفاهیم DevOps و زیرساخت ابری

اگر مبتدی هستید، دوره‌های مقدماتی Python و ML را پیش از این دوره توصیه می‌کنیم.

• بخش اول: مبانی MLOps و معرفی ابزارها
• بخش دوم: نسخه‌دهی داده با DVC و مدیریت محیط با Conda
• بخش سوم: توسعه مدل و تست خودکار با PyTest و GitHub Actions
• بخش چهارم: کانتینرسازی با Docker و طراحی چندمرحله‌ای Pipeline
• بخش پنجم: استقرار مدل در Kubernetes و نگهداری با Helm Charts
• بخش ششم: پایش و لاگ‌برداری با Prometheus و Grafana
• بخش هفتم: اتوماسیون گردش کار با Apache Airflow
• بخش هشتم: پروژه نهایی: ساخت پلتفرم ML سفارشی

در طول دوره چند پروژه کاربردی را از صفر تا صد اجرا می‌کنیم. به عنوان نمونه:

• پیاده‌سازی CI/CD برای یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن با FastAPI و GitLab CI.
• ساخت داشبورد نظارتی در Grafana برای تشخیص افت دقت مدل تشخیص بیماری از روی تصویر.
• استقرار خوشه‌ای مدل NLP در Kubernetes و تنظیم مقیاس خودکار (Autoscaling).
• طراحی و برنامه‌ریزی گردش کار ETL در Airflow برای پردازش داده‌های زمان‌سری.

هر مثال همراه با کد کامل، راهنمای گام‌به‌گام و اسلایدهای آموزشی ارائه می‌شود.

• تسلط بر ابزارهای رایگان و متن‌باز MLOps
• ایجاد نمونه‌کار (Portfolio) حرفه‌ای برای ارائه به کارفرما
• ارتقای توانایی همکاری تیمی و کار روی پروژه‌های واقعی
• پشتیبانی و رفع اشکال از طریق انجمن خصوصی دانشجویان
• گواهی معتبر پایان دوره قابل ارائه در لینکداین و رزومه

این دوره برای هر فرد علاقه‌مند به ترکیب مهارت‌های DevOps و یادگیری ماشین طراحی شده است. با اجرای پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهای رایگان، شما آمادگی ورود به بازار کار MLOps را پیدا خواهید کرد. همین امروز ثبت‌نام کنید و از دانلود رایگان نرم‌افزارهای کاربردی بهره‌مند شوید!