MLOps Engineering on AWS

MLOps Engineering on AWS

  • Level 역할 기반 과정
  • Role ML 엔지니어 및 데이터 사이언티스트 및 DevOps 엔지니어
  • Duration 3days
  • Price 1,200,000원
MLOps머신러닝DevOps

교육 개요

데이터 준비부터 모델 훈련, 배포, 모니터링에 이르는 전체 머신러닝(ML) 수명 주기를 자동화하고 운영하는 MLOps 전문 과정입니다. ML 모델을 안정적으로 운영하기 위한 DevOps 원칙을 학습합니다. Amazon SageMaker를 중심으로 ML 파이프라인 자동화, 피처 관리, 모델 배포 전략, 성능 모니터링까지 실무에 바로 적용 가능한 MLOps 역량을 체계적으로 습득합니다.

교육 대상

  • ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트
  • ML 모델의 운영 및 배포 자동화에 관심 있는 DevOps 엔지니어
  • AWS Machine Learning - Specialty 자격증 취득 준비자

교육 목표

  • SageMaker Pipelines를 이용한 ML 워크플로우 자동화 구현
  • SageMaker Feature Store를 활용한 피처 관리 및 재사용
  • 다양한 모델 배포 전략(A/B 테스트, Multi-Model Endpoint) 구현
  • 모델 성능 저하 및 데이터 드리프트 모니터링 및 대응
  • CI/CD 파이프라인을 ML 워크플로우에 통합하는 방법 이해
  • AWS에서 ML 모델의 보안 및 거버넌스 적용
  • SageMaker Model Registry를 통한 모델 버전 관리

선수 지식

  • 선수과정: AWS 기반 머신러닝(Machine Learning on AWS) 또는 동등한 ML 실무 경험 ▶   바로가기
  • Python 프로그래밍 기본 지식
  • 머신러닝 기본 개념 이해 (지도/비지도 학습, 모델 평가 등)
  • AWS 기본 서비스(S3, IAM, EC2) 활용 경험