カリキュラム
データサイエンス
Month 4
Month 4
ML/データ
MLOpsパイプラインを構築しよう
全31ステップ · 約20時間
Step 1: Step 1
0時間
1-0
MLOps入門
LESSON
1-0
MLOps成熟度モデル
LESSON
1-3
MLOpsの構成要素
LESSON
30分
1-4
MLOpsツールランドスケープ
LESSON
30分
1-5
演習:MLOps導入ロードマップを作成しよう
EXERCISE
60分
1-6
MLOps全体像クイズ
QUIZ
15分
Step 2: Step 2
0時間
2-0
モデルレジストリ
LESSON
2-0
演習:MLflowで実験管理を構築しよう
LESSON
2-0
Step 2 クイズ
LESSON
2-1
実験トラッキングの重要性
LESSON
30分
2-2
MLflow基礎
LESSON
30分
2-4
モデルバージョニング
LESSON
30分
Step 3: Step 3
0時間
3-0
演習:Feastで特徴量ストアを構築しよう
LESSON
3-0
Step 3 クイズ
LESSON
3-1
特徴量ストアの概要
LESSON
30分
3-2
特徴量エンジニアリング
LESSON
30分
3-3
オンライン/オフラインストア
LESSON
30分
3-4
Feature Serving
LESSON
30分
Step 4: Step 4
0時間
4-0
学習パイプライン設計
LESSON
4-0
CI/CD for ML
LESSON
4-3
デプロイメントパイプライン
LESSON
30分
4-4
ML CI/CDパイプライン実装
LESSON
30分
4-5
演習:MLパイプラインを構築しよう
EXERCISE
90分
4-6
MLパイプライン自動化クイズ
QUIZ
30分
Step 5: Step 5
0時間
5-1
モデルモニタリング基礎
LESSON
30分
5-2
ドリフト検出
LESSON
30分
5-3
再学習戦略
LESSON
15分
5-4
演習:モデルモニタリング基盤を構築しよう
EXERCISE
60分
5-5
モデルモニタリングクイズ
QUIZ
15分
Step 6: Step 6
0時間
6-1
総合演習:MLOps基盤設計書を作成しよう
EXERCISE
90分
6-2
MLOps総合クイズ
QUIZ
30分