MLOps: 機械学習のCI/CDのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルの開発者、自動化スペシャリスト、およびITプロフェッショナルを対象としており、Zapierでのカスタム統合と多段階自動化を完全にマスターすることを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• APIとウェブフックを使用してカスタムZapier統合を作成します。
• 複雑な多段階ワークフローを設計および管理します。
• 高度な自動化ワークフローを最適化およびデバッグします。
• 専有アプリケーションやあまり一般的でないアプリケーションとZapierを統合します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのプロフェッショナル向けに設計されており、Zapierを使用してビジネスオペレーションの自動化ワークフローを作成および最適化することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 効率的なZapierワークフローを設計および実装します。
• 複数のビジネスアプリケーションをシームレスに統合します。
• Zapのパフォーマンスを最適化し、一般的な問題をトラブルシューティングします。
• ビジネスニーズに合わせてワークフロー自動化を拡大します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが AWS EC2 サーバー上に機械学習のワークロードをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび構成します。
• EKS (Elastic Kubernetes Service) を使用して AWS 上での Kubernetes クラスターの初期化作業を簡素化します。
• 製品環境で ML モデルの自動化と管理に使用される Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイします。
• 並列実行する複数の GPU およびマシン上で TensorFlow の ML モデルをトレーニングしてデプロイします。
• 他の AWS 管理サービスを利用して ML アプリケーションを拡張します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイするためのオープンソースプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのITプロフェッショナルやオートメーションエンジニア向けに設計されており、Makeの高度な機能をマスターし、複雑なワークフローを最適化し、エラーマネージメントを効果的に処理することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Makeの高度な機能を使用してワークフローを自動化する。
• 条件論理、イテレーター、エラーハンドリングを使用してワークフローを最適化する。
• 複数のアプリケーションをシームレスに統合する。
• ワークフローを監視し、トラブルシューティングを行い、最大限の効率性を実現する。
• ワークフローオートメーションソリューションのスケーリングに最適なベストプラクティスを実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ワークフロー自動化の基礎を学び、Makeを使用して日常タスクを簡素化したい初心者レベルの参加者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able になります：

• Makeでワークフローを作成し管理する。
• 異なるアプリケーションをワークフローに統合する。
• データ同期、通知、ファイル管理などの単純なタスクを自動化する。
• 既存のテンプレートを使用し、カスタムワークフローを作成する方法を理解する。
• ワークフロートラブルシューティングとデバッグの方法を学ぶ。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのマーケティングプロフェッショナルを対象としており、反復的なタスクの自動化、リードの育成、ワークフロー自動化を通じた顧客エンゲージメントの最適化を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• Makeを使用してマーケティングキャンペーンとリード育成ワークフローを自動化する。
• 統合されたプラットフォームを通じてパーソナライズされた顧客ジャーニーマップを作成する。
• Mailchimp、HubSpot、およびソーシャルメディアプラットフォームなどのマーケティングツール間でデータを同期する。
• 自動化ワークフローの監視と分析を行い、キャンペーンパフォーマンスを最適化する。
• 構築可能なマーケティング自動化戦略のベストプラクティスを採用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティスト向けで、単にMLモデルの構築だけでなく、MLモデルの作成、追跡、展開プロセスを最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• MLflowと関連するMLライブラリおよびフレームワークをインストールおよび設定する。
• MLモデルの追跡可能性、再現可能性、展開可能性の重要性を理解する。
• 異なるパブリッククラウド、プラットフォーム、またはオンプレミスサーバーにMLモデルをデプロイする。
• プロジェクトで複数のユーザーが協力できるようにML展開プロセスを拡大する。
• 実験、再現、展開のための中央レジストリを設定する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ZapierとAI統合を活用して業務を効率的に拡大したい高度なビジネスプロフェッショナルや自動化エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Zapierを使用して複雑な自動化ワークフローを設計および実装します。
• AIモデルをビジネスプロセスに統合して予測的な洞察を得ます。
• 複数のプラットフォーム間でタスクを自動化することで業務を最適化します。
• 自動化ワークフローを監視し、トラブルシューティングを行い、継続的な改善を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Zapierを使用して反復的なタスクを自動化し、コードなしで効率性を向上させたい初級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Zapierの基本とその自動化機能について理解する。
• タスクを自動化するためにZapを設定および構成する。
• 人気のあるビジネスツールをZapierと統合する。
• 自動化ワークフローを管理および最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルのECプロフェッショナル向けで、Zapierを使用して注文処理、決済、カスタマーサポートを自動化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 注文処理と出荷の自動化
• 会計システムとの支払いデータの同期
• 自動化を通じたカスタマーサポートの強化
• マーケティングと営業ワークフローの最適化

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Zapierを使用してリード獲得、メールキャンペーン、顧客フォローアップを自動化したい中級レベルのマーケター向けです。

本トレーニング終了時には、受講者は以下のことをできるようになります：

• マーケティング自動化におけるZapierの役割を理解する。
• リード獲得と育成のワークフローを設定する。
• CRM、メールプラットフォーム、分析ツールなどのマーケティングツールを統合する。
• 自動化ワークフローの最適化とトラブルシューティングを行う。