01
Why and When do we need MLOps
Discuss Data Scientists' pain points.
Identify ML Engineering characteristics and challenges.
Define how Google Cloud can help with MLOps.
Recognize how MLOps differs from manual ML management.
Compare and contrast DevOps vs MLOps.
02
Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)
Define what is a Docker container.
Create Docker containers.
Identify the architecture of Kubernetes: pods, namespaces.
Create Docker containers using Google Container Builder.
Store container images in Google Container Registry.
Create a Kubernetes Engine cluster.
Manage Kubernetes deployments.
03
Introduction to AI Platform Pipelines
Identify the benefits and opportunities of AI Pipelines.
Define Access Controls within AI Pipelines.
Recognize pipeline components.
List pipeline workflows.
Set up AI Platform Pipelines.
Create a machine learning pipeline.
Run a machine learning pipeline.
Connect to AI Platform Pipelines using the Kubeflow Pipelines SDK.
Configure a Google Kubernetes Engine cluster for AI Platform Pipelines.
04
Training, Tuning and Serving on AI Platform
Identify the main concepts of MLOps on AI Platform.
Create a reproducible dataset.
Implement a tunable model.
Build and push a training container.
Train and tune a model.
Serve and query a model.
05
Kubeflow Pipelines on AI Platform
Recognize how Kubeflow Pipelines fits in MLOps.
Describe a Kubeflow Pipeline with KF DSL.
Use the various Kubeflow components.
Compile, upload, and run a pipeline build in Kubeflow Pipelines.
06
CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform
Create Cloud Build Builders.
Configure pipelines with Cloud Build.
Create triggers for training models using Cloud Build Triggers.
Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.
07
Summary
Summarize the course.
Trần Tuấn Anh
IT
Nguyễn Ngọc Minh Thy
Data Engineer
Trương Quốc Thắng
Data Engineer
Phạm Văn Hùng
IT
Dương Minh Phương
Engineer
Cloud Ace là đơn vị đào tạo Google Cloud nên không tổ chức thi và cung cấp chứng chỉ Google Cloud. Cloud Ace chỉ hỗ trợ cung cấp chứng nhận hoàn thành khóa học cho học viên trong quá trình đợi thi lấy chứng Google Cloud
Ngoài ra, nếu bạn muốn thi lấy chứng chỉ Google Cloud, thì Cloud Ace sẽ hướng dẫn đăng ký thi Online hoặc Offline tại các trung tâm khảo thí ủy quyền của Google Cloud tại Việt Nam
Dĩ nhiên là được, trong suốt quá trình học, bạn sẽ liên tục được giải các bài Quiz, các bài thi thử mô phỏng gần giống với đề thi thực tế của Google Cloud. Ngoài ra, Cloud Ace còn cung cấp các câu hỏi Dump liên tục cập nhật các dạng đề, câu hỏi thi từ Google Cloud giúp bạn có sự chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi.
Tất nhiên là có rồi. bạn sẽ được Cloud Ace hỗ trợ trong quá trình học và kể cả khi kết thúc khóa học. Bạn có thể tương tác với Trainer qua Slack, email hoặc qua Group Google Cloud Plartform User HCM để được các Trainer hỗ trợ nhé.
Sau khi học xong khóa học, nếu bạn có thắc mắc nào về phần kiến thức hoặc gặp khó khăn trong quá trình triển khai dự án trên Google Cloud thì có thể liên hệ với Trainer để được giải đáp thắc mắc nhé.
Khóa học Google Cloud không chỉ phù hợp với các kỹ sư phần mềm hay kỹ sư phát triển hệ thống mà còn phù hợp với các kỹ sư xử lý dữ liệu như Data Engineer, Data Scientist.
Ngoài ra, nếu bạn đang là Marketer hay làm việc trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, TMDT, Logistics…. liên tục phải đối mặt với dữ liệu lớn cần giải quyết thì có thể tham khảo các khóa học Big Data Machine Learning Fundamental hoặc các khóa From Data to Insight on Google Cloud Plartform để tham khảo các xử lý dữ liệu đơn giản và tạo báo cáo chuyên nghiệp trên Google Cloud nhé.
Vietnamese 
English 