Training MLOps

MLOps is de brug tussen machine learning en stabiele, beheersbare productieomgevingen. Waar veel organisaties de stap naar AI hebben gezet, blijkt het vaak lastig om machine learning-modellen betrouwbaar en schaalbaar in te zetten. MLOps - een samentrekking van Machine Learning en DevOps - is het antwoord op die uitdaging. Het helpt teams om modellen niet alleen te ontwikkelen, maar ook te beheren, te onderhouden en te verbeteren binnen de realiteit van dagelijkse bedrijfsvoering.

In de praktijk zien we dat organisaties die met machine learning werken, vroeg of laat tegen dezelfde vragen aanlopen: hoe houden we overzicht over alle datasets en modelversies? Hoe zorgen we dat modellen herhaalbaar en controleerbaar zijn? Hoe gaan we om met performanceverlies over tijd? En hoe organiseren we de samenwerking tussen data scientists, developers en operations? MLOps geeft hier structuur aan. Het gaat niet alleen over tools en technologie, maar vooral over processen, rollen en samenwerking.

Tijdens de training mlops verkennen we het volledige landschap van machine learning operations. Je krijgt inzicht in de opbouw van een MLOps-pipeline, van data-ingestie tot monitoring. We kijken naar het belang van reproducibility, versiebeheer, modelvalidatie en gecontroleerde deployment. We bespreken best practices uit de markt en analyseren bestaande aanpakken. Je werkt met scenario’s waarin je beslissingen neemt over model lifecycle, teamrollen en schaalbaarheid, zonder dat je zelf hoeft te programmeren of systemen hoeft in te richten.

De training richt zich op professionals die MLOps willen begrijpen en toepassen in hun organisatie. We behandelen de rolverdeling in ML-teams, bespreken tooling op een conceptueel niveau en maken het effect van goede (of juist ontbrekende) MLOps zichtbaar aan de hand van praktijkvoorbeelden. Zo leer je wat het betekent om een volwassen ML-omgeving op te bouwen  en wat er mis kan gaan als je het niet doet.

Deelnemers verlaten de training met een helder overzicht van het MLOps-domein en de vaardigheden om in hun eigen organisatie het gesprek aan te gaan over inrichting, verantwoordelijkheden en next steps. Of je nu werkt in data, IT of productontwikkeling: deze training helpt je om beter samen te werken, risico’s te beperken en waarde uit machine learning duurzaam te borgen.

Cursus MLOps

De cursus mlops biedt een helder overzicht van hoe je machine learning integreert in stabiele en beheersbare productieomgevingen. Je leert wat MLOps inhoudt, welke processen en rollen erbij komen kijken en hoe je de kwaliteit, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid van ML-projecten borgt. Met praktijkgerichte scenario’s ontdek je hoe organisaties omgaan met versiebeheer, monitoring en samenwerking tussen teams. Deze cursus helpt je om gefundeerde keuzes te maken en MLOps slim toe te passen binnen jouw werkomgeving

Bedrijfstraining MLOps

Wil je MLOps in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training MLOps komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

Deze training geeft je een compleet overzicht van het MLOps-landschap. Je leert hoe machine learning-projecten beheersbaar, schaalbaar en reproduceerbaar gemaakt worden — niet door alle techniek zelf te bouwen, maar door te begrijpen wat er speelt, wat belangrijk is, en wie waarvoor verantwoordelijk is. Met praktijkcases en scenario’s breng je de theorie direct in verband met realistische werksituaties.

• Introductie in MLOps
• • Wat is MLOps en waarom is het ontstaan?
  • Verschil tussen ML-projecten met en zonder MLOps
  • Overzicht van het MLOps-proces: van idee tot monitoring
• De levenscyclus van een ML-model
• • Data verzamelen, voorbereiden en beheren
  • Trainen, evalueren en registreren van modellen
  • Verschillende fasen in het model lifecycle management
• Versiebeheer van data en modellen
• • Waarom versioning cruciaal is voor controle en herhaalbaarheid
  • Tools en principes achter data- en modeltracking
  • Praktijkvoorbeeld: wat gaat er mis zonder version control?
• CI/CD voor machine learning
• • Wat betekent CI/CD in een ML-context?
  • Het verschil tussen klassieke softwarepipelines en ML-pipelines
  • Voorbeelden van pipeline-automatisering en feedbackloops
• Samenwerking in een MLOps-team
• • Rollen: data scientist, ML engineer, DevOps, product owner
  • Samenwerken over disciplines heen
  • Hoe organisaties omgaan met eigenaarschap van modellen
• Monitoring, alertering en bijsturing
• • Wat is model drift en hoe herken je het?
  • Monitoring van prestaties in productie
  • Richtlijnen voor hertraining en model updates
• Tooling en platformkeuzes
• • Overzicht van veelgebruikte tools (zoals MLflow, DVC, Airflow)
  • Cloud versus on-premise overwegingen
  • Wanneer kies je voor een platform zoals SageMaker, Vertex AI of Azure ML?
• Scenario-gebaseerde casus
• • Je kiest uit 2-3 realistische scenario’s (bijv. klantsegmentatie, classificatie of voorspelling)
  • In groepjes breng je het MLOps-proces in kaart voor dat scenario
  • Bespreking van keuzes, risico’s en aandachtspunten
• MLOps maturity & best practices
• • Hoe volwassen is jouw organisatie op MLOps-gebied?
  • Voorbeelden van MLOps-implementaties in de praktijk
  • Richtlijnen en stappen voor succesvolle MLOps-inrichting