Global Certificate in DevOps for AI/ML

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The Global Certificate in DevOps for AI/ML is a comprehensive course designed to meet the growing industry demand for professionals with expertise in DevOps and AI/ML technologies. This certificate course emphasizes the importance of DevOps practices in the AI/ML field, enabling learners to gain practical skills in continuous integration, continuous delivery, and infrastructure automation for AI/ML workloads.

5.0
Based on 5,779 reviews

3,737+

Students enrolled

GBP £ 140

GBP £ 202

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इस पाठ्यक्रम के बारे में

By enrolling in this course, learners can expect to develop a strong understanding of DevOps principles and how they apply to AI/ML projects. They will also learn to use popular DevOps tools such as Jenkins, Docker, Kubernetes, and Terraform. As a result, they will be well-equipped to manage the entire lifecycle of AI/ML applications, from development to deployment and monitoring. Given the increasing adoption of AI/ML technologies across industries, there is a high demand for professionals with expertise in DevOps for AI/ML. This course provides a clear pathway for career advancement, offering learners the opportunity to gain essential skills that are in high demand in today's job market.

100% ऑनलाइन

कहीं से भी सीखें

साझा करने योग्य प्रमाणपत्र

अपने LinkedIn प्रोफाइल में जोड़ें

पूरा करने में 2 महीने

सप्ताह में 2-3 घंटे

कभी भी शुरू करें

कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं

पाठ्यक्रम विवरण

• Fundamentals of DevOps for AI/ML: Introduction to DevOps principles, AI/ML development lifecycle, and the importance of DevOps in AI/ML projects.
• CI/CD for AI/ML Models: Best practices for continuous integration (CI) and continuous delivery (CD) in AI/ML projects, including version control, automated testing, and deployment strategies.
• Infrastructure as Code (IaC): Understanding IaC concepts, tools, and workflows, including popular IaC tools like Terraform and CloudFormation.
• Monitoring and Logging in DevOps for AI/ML: Importance of monitoring and logging in AI/ML projects, including metrics, logs, and tracing.
• Security and Compliance in AI/ML DevOps: Best practices for securing AI/ML pipelines, data, and models, as well as compliance with industry regulations.
• Collaboration and Communication in DevOps for AI/ML: Strategies for effective collaboration and communication among cross-functional teams, including developers, data scientists, and operations teams.
• MLOps and DevOps Integration: Understanding MLOps, its relationship with DevOps, and best practices for integrating MLOps into DevOps workflows.
• AI/ML DevOps Case Studies: Real-world examples of successful AI/ML DevOps implementations and their impact on business outcomes.

करियर पथ

In this section, we present a 3D pie chart that highlights the current job market trends for professionals with a Global Certificate in DevOps for AI/ML in the United Kingdom. The data visualization showcases four primary roles in this emerging field: DevOps Engineer, Machine Learning Engineer, AI Engineer, and Data Engineer. As AI and machine learning technologies become increasingly integral to business operations, the need for professionals with expertise in DevOps for AI/ML becomes more critical. The 3D pie chart illustrates the relative demand for these roles, enabling organizations and individuals to understand the current landscape and plan for the future. The Google Charts library is used to create the 3D pie chart, ensuring responsive design and easy customization. The chart's width is set to 100% to adapt to all screen sizes, while the height is set to 400 pixels to maintain a consistent aspect ratio. The chart has a transparent background and no added background color, making it an unobtrusive addition to any web page or application. The JavaScript code initializes the Google charts library, defines the chart data and options, and renders the chart in the specified
element with the ID 'chart_div.' The data is defined using the google.visualization.arrayToDataTable method, and the is3D option is set to true to create the 3D effect.

प्रवेश आवश्यकताएं

  • विषय की बुनियादी समझ
  • अंग्रेजी भाषा में दक्षता
  • कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
  • बुनियादी कंप्यूटर कौशल
  • पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण

कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।

पाठ्यक्रम स्थिति

यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:

  • यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
  • किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
  • औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक

पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।

लोग अपने करियर के लिए हमें क्यों चुनते हैं

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह पाठ्यक्रम दूसरों की तुलना में क्या अनूठा बनाता है?

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पाठ्यक्रम पूरा करने में कितना समय लगता है?

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पाठ्यक्रम के दौरान मुझे क्या सहायता मिलेगी?

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क्या प्रमाणपत्र अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त है?

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यह पाठ्यक्रम क्या करियर के अवसर खोलेगा?

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मैं कब कोर्स शुरू कर सकता हूं?

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कोर्स का प्रारूप और सीखने का दृष्टिकोण क्या है?

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कोर्स शुल्क

सबसे लोकप्रिय
तेज़ ट्रैक: GBP £140
1 महीने में पूरा करें
त्वरित सीखने का मार्ग
  • सप्ताह में 3-4 घंटे
  • जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
  • खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
Start Now
मानक मोड: GBP £90
2 महीने में पूरा करें
लचीला सीखने का गति
  • सप्ताह में 2-3 घंटे
  • नियमित प्रमाणपत्र वितरण
  • खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
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दोनों योजनाओं में क्या शामिल है:
  • पूर्ण कोर्स पहुंच
  • डिजिटल प्रमाणपत्र
  • कोर्स सामग्री
सभी समावेशी मूल्य निर्धारण • कोई छिपी हुई फीस या अतिरिक्त लागत नहीं

पाठ्यक्रम की जानकारी प्राप्त करें

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करियर प्रमाणपत्र अर्जित करें

नमूना प्रमाणपत्र पृष्ठभूमि
GLOBAL CERTIFICATE IN DEVOPS FOR AI/ML
को प्रदान किया गया है
शिक्षार्थी का नाम
जिसने में एक कार्यक्रम पूरा किया है
London School of International Business (LSIB)
प्रदान किया गया
05 May 2025
ब्लॉकचेन आईडी: s-1-a-2-m-3-p-4-l-5-e
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