课程主页: https://www.udemy.com/course/python-programming-for-mlops-aiops-devops/
在快速发展的技术领域，掌握高效的开发与运维技能显得尤为重要。近日，我在 Udemy 上发现了一门极具价值的课程——《Python Programming for MLOps – Production Environment – 2025》。这门课程不仅涵盖了 Python 编程的基础知识，还深入探讨了如何利用 Python 技能来优化 DevOps 流程、实现智能的 MLOps 管道，并提升 AIOps 实践。
### 课程概述
这门课程的设计目标是帮助学员掌握一系列关键的 Python 技能，具体包括：
– **Python 基础**：学习变量、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程等基本概念，确保编写出整洁的 Python 代码。
– **文件自动化**：高效处理文本、二进制以及各种文件格式（如 CSV、JSON 等），并掌握安全文件处理的加密策略。
– **命令行能力**：构建命令行接口，利用 Python 库如 argparse、Click 和 fire 来自动化任务。
– **Linux 集成**：使用 Python 的 Fabric 和 psutil 库与 Linux 系统进行有效交互。
– **包管理**：创建、管理并发布自己的 Python 包，以优化工作流程。
– **Docker 专业知识**：掌握 Docker 容器化技术，实现一致且可移植的部署。
– **GitHub Actions 自动化**：为你的 Python 项目创建和自定义 GitHub Actions 工作流。
– **AWS 基础**：设置 AWS 环境，使用 S3 存储桶，管理 EC2 实例，并设计 CI/CD 管道。
– **Pytest 强大功能**：为你的 MLOps 项目编写健壮且可维护的测试。
– **基础设施即代码**：使用 Pulumi 的 Python SDK 实现基础设施的自动化管理。
– **MLOps 实践**：参与展示完整 MLOps 管道的动手演示。
– **监控与日志记录**：使用 Prometheus 和 Grafana 设置持续监控，为系统提供可操作的洞察。
### 目标受众
这门课程适合以下人群：
– 有意简化 DevOps 流程的开发人员
– 希望提升 MLOps 实践的数据科学家与机器学习工程师
– 想要实施 AIOps 策略的 IT 专业人士
– 渴望掌握基础设施管理与自动化的 Python 技能的任何人
### 结语
总的来说，这门《Python Programming for MLOps – Production Environment – 2025》课程是一个技术满满的学习体验，适合任何希望在 MLOps 领域有所突破的学员。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这门课程都能为你的职业发展提供强有力的支持。强烈推荐给所有对 Python 和 MLOps 感兴趣的同学！
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-programming-for-mlops-aiops-devops/