【2026年最新】MLOpsエンジニア必須スキル5選とUdemy最短手順

藍人（あいと）

こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はMLOpsエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。

本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。

MLOpsエンジニアとは？将来性ある？

MLOpsエンジニアとは？

MLOpsエンジニアは、AI（機械学習）を「作って終わり」にせず、世の中のサービスで安定して動かし続けるための仕組みを整える仕事です。
たとえば、Netflixのおすすめ表示、Google翻訳、スマホの迷惑メール判定のようなAIは、裏側でモデルの更新や監視が欠かせません。
この“運用の土台”を作るのがMLOpsエンジニアです。AI活用が広がるほど必要になるので、将来性も高い職種と言えます。

MLOpsエンジニアの仕事内容

• AIを動かす環境づくり
  （例：新しいAIモデルを本番サービスに安全に反映できる仕組みを用意する）
• 自動化でミスと手間を減らす
  （例：学習→テスト→公開までをボタン1つで進むように整える）
• 品質チェックと監視
  （例：おすすめ精度が急に落ちていないか、毎日数字で見張る）
• データの管理
  （例：学習に使ったデータが古くなっていないか、欠けていないかを確認する）
• トラブル対応と改善
  （例：予測が遅い、結果が偏るなどの問題を見つけて直す）

MLOpsエンジニアの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、やはり給料面は気になるのではないでしょうか。
MLOpsエンジニアは、求人の想定年収が500万〜1,000万円に置かれる例が多く、日本の平均給与（約450万円）を上回りやすい職種です[1]。
モデルを「作る」だけでなく「安定運用する」希少性が評価されやすく、目指す価値の高いキャリアと言えます。

藍人（あいと）

2025〜2026年現在、生成AI/LLMの業務実装が進み、モデルの再学習・評価・監視・ガバナンスまで含めて運用する
「LLMOps/AI Platform」の整備が各社で急務になっています。
この流れで、MLOpsエンジニアには「クラウド（AWS/GCP/Azure）×コンテナ（Docker/Kubernetes）×CI/CD×観測性（監視・ログ）×ML理解」を
横断できる人材が求められ、代替されにくい強みになります。
今後も、PoC止まりから本番運用へ移行する企業が増えるほど需要は拡大しやすく、学ぶほど市場価値を上げやすい領域です。

どうやったらMLOpsエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する

まずは、MLOpsエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。

「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。

就職・転職活動を行う

MLOpsエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。

• 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
• 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

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初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。

転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。

フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

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• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
• 非公開求人： 一般には出回らない優良案件

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MLOpsエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはMLOpsエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。

実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。

まず、MLOpsエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。

効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？

結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。

書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。

独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ MLOpsエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）

学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)

MLOpsエンジニアの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: 機械学習の基礎（教師あり/教師なし学習、評価指標、過学習など）とPythonの基本を学び、簡単なモデルを作って学習〜評価まで一通り理解する

まずは「機械学習が何をしているのか」と「Pythonで手を動かす」感覚をつかみましょう。

たとえばAmazonのおすすめや、YouTubeの関連動画の裏側では、予測モデルが評価され、良し悪しが数字で判断されています。

ここで学ぶと、学習→評価→改善の流れが説明できるようになります。

MLOpsは“作って終わり”ではなく“運用して育てる”仕事なので、土台の理解がある人ほど次のステップで伸びます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 教師あり学習・教師なし学習の違い（分類/回帰/クラスタリング）
• 評価指標の基本（正解率、適合率・再現率、AUC、RMSEなど）
• 過学習と汎化（学習データと本番データのズレを意識する）
• Pythonの基礎（データ型、関数、クラス、例外処理）
• scikit-learnでの最小実装（学習・予測・評価・交差検証）

機械学習の基礎とPython入門を学べる動画教材

MLOpsエンジニアを目指すなら、まずは**「モデルを作って、学習→評価まで一通り説明できる状態」が必須。現場では、精度が出ない原因が過学習**なのか、データの偏りなのかを切り分けて会議で説明できないと、改善が止まります。

本コースは回帰を軸に、理論（なぜそうなるか）×Python実装（どう動かすか）を同時に進められるのが強み。NetflixのおすすめやECの売上予測のように「数を当てる」仕事の土台が作れます。さらにDocker＋JupyterLabで環境をそろえるので、チームで同じ手順で動く仕組みを体験できるのもMLOps視点で◎。講師は米国現役DSで評価4.8／レビュー1万件超と信頼材料も十分です。2026年は生成AIでコード補助は効きますが、評価指標の解釈は人間の仕事。ここで固めましょう。

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難易度は【2:普通】。機械学習は未経験OKですが、Python実装パートはNumpy/Pandas前提があるため、手を動かすほど理解が深まる“やや歯応え”の入門です。

「MLOpsでモデルを運用したいのに、評価指標や過学習が腹落ちしていない…」なら本コース（後編）が効きます。分類・クラスタリングを軸に、学習→評価までの一連の流れを“理論＋Python実装”でつなげて理解できるので、現場で「この精度なら出していい？」を会議で説明できる土台が作れます。

特徴は、Docker＋JupyterLabで再現しやすい学習環境まで用意されている点。2026年の生成AI時代でも、土台のMLが分かる人ほど「AIに任せる部分／自分で検証すべき部分」を切り分けられます。講師は米国現役DS、評価4.8・レビュー1万件超で信頼の根拠も十分。※前編受講が前提です。

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難易度は【3:難しい】。機械学習は未経験OKですが、実装パートはPython基礎（NumPy/Pandas）とDocker環境構築が事実上の前提で、完全初心者は前編＋Python入門を挟むのが最短です。

MLOpsエンジニアを目指すなら、まずは「モデルが作れて、良し悪しを説明できる」土台が必須。そこでこの講座は、教師あり/教師なし学習・過学習・評価指標を“数式だらけにせず”直感→Python実装の順でつなげてくれます。
NetflixのおすすめやAmazonのレコメンドの裏側が、「自分の手で再現できる」感覚が掴めるはず。

特徴は、26アルゴリズムをカテゴリ別に整理して学べること。現場で「結局どれを使う？」と迷いがちな回帰/分類/クラスタリングを、前処理→学習→評価まで一通り経験でき、会議でのモデル選定の説明や、PoC（試作）のスピードが上がります。
信頼の根拠として、受講生91万人規模のベストセラー日本語版。講師もレビュー4.1・約4.9万件と実績十分。2026年は生成AIでコード補助が効くので、理解に集中しやすいのも追い風です。

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難易度は【2:普通】。数学は抑えめでも、扱う範囲が広く（26手法）、Pythonで手を動かして追いつく“やり応え”があります。

STEP2: データ基盤の基礎（SQL、ETL/ELT、データ前処理、データ品質）を学び、再現性のあるデータ準備と特徴量作成の流れを理解する

モデルの精度は、実はアルゴリズムより「データ準備」で大きく変わります。

たとえば楽天の購買履歴や、SaaSの利用ログのようなデータは、そのままだと欠けや重複が多く、学習に使えないことが普通です。

SQLやETL/ELTを学ぶと、誰がやっても同じ結果になるデータ作成ができます。

STEP1の学習・評価が安定し、チーム開発でも信頼される土台が作れます。

このステップで学ぶスキルや知識

• SQLの基本（SELECT、JOIN、集計、ウィンドウ関数の入り口）
• ETL/ELTの考え方（どこで加工するか、流れを図で説明できる）
• 前処理の定番（欠損、外れ値、カテゴリ変換、正規化）
• データ品質のチェック（重複、範囲、整合性、異常値の検知）
• 特徴量作成の考え方（リーク防止、時間をまたぐ集計の注意点）

データ基盤と前処理・特徴量作成の基礎を学べる動画教材

MLOpsを目指すなら、「モデル」より先に“データの取り出し方”で詰まります。現場では、学習データの作り方がブレると、評価結果も毎回変わり、改善が進みません。そこで役立つのが本講座。BigQueryを使い、SELECT→JOIN→集計→前処理（NULL処理・型変換）までをハンズオンで一気に体得できます。
会議前に「今週のKPIが落ちた原因」を即席で切り出したり、ETL/ELTの前段で誰がやっても同じ結果が出る仕組みとしてクエリを整える力がつくのが強み。実データ演習で“落とし穴”も学べます。講師は受講生6.2万人・レビュー1.2万件（評価4.3）で信頼性も十分。生成AIでSQLを下書きしても、正しい集計か判断できる土台が手に入ります。

藍人（あいと）

難易度は【1:易しい】。前提条件なしで、SQL未経験から実務レベルのクエリまで段階的に到達できます。

MLOpsで効くのは、モデル以前の**「データが毎回同じ手順で作れる仕組み」。この講座はdbt×SQL×DuckDBで、飲食店データを題材にETL/ELT（集めたデータを整える流れ）を実装し、ステージング→中間→マートの3層で特徴量作成までの最短ルート**を掴めます。
さらにテスト（品質チェック）をschema.ymlで設計し、会議用のKPI集計や、毎朝の自動レポート（例：Googleスプレッドシート連携）で「数字がズレない」土台に。VSCode活用やマクロで再利用も学べ、2026年の生成AIでSQLレビューを回す土台にも。受講生9.4万人・レビュー1.8万件（講師評価4.2）が安心材料。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。SQLは基礎から入れますが、dbtの層設計・テスト・マクロまで触れるため、手を動かす前提の実務寄りです。

MLOpsで差がつくのは、モデルよりも**「誰がやっても同じ結果が出るデータ準備」。この講座は、Pandasでの整形・欠損/外れ値対応・カテゴリ変換など、現場の前処理〜特徴量作成を演習（240題超/計400問）で手を動かしながら身につけます。
最後はKaggle実践まで走るので、会議で「なぜこの数字？」と聞かれても、加工手順を説明できる土台に。講師評価4.4**、受講生6,261人、レビュー459件は信頼材料。2026年なら、手順の文章化は生成AIに任せて自分は検証に集中できます。※SQL/ETLは別途補完向き。

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難易度は【2:普通】。基礎から丁寧ですが、18時間超＋演習量が多く、仕事で使える形にするには手を動かす覚悟が必要です。

STEP3: 開発・再現性のための運用知識（Git、仮想環境、Docker、テスト、設定管理）を学び、同じ環境で誰でも動かせるML開発手順を身につける

次は「同じコードが、誰のPCでも同じように動く」状態を作る練習です。

MLOpsでは、個人の環境だけで動く“動いたからOK”が一番危険です。

Gitや仮想環境、Docker、テストを身につけると、再現できる開発手順が作れます。

STEP2で整えたデータ準備も、手順として残せるようになります。

結果として、引き継ぎや障害対応が速い人として周りと差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• Gitの基本（ブランチ、PR、レビュー、コミット粒度）
• Pythonの仮想環境と依存管理（venv/poetry/pip-toolsの考え方）
• Dockerの基本（Dockerfile、イメージとコンテナ、ボリューム）
• テストの基礎（ユニットテスト、データ/学習処理のテスト観点）
• 設定管理（環境変数、設定ファイル、秘密情報をコードに入れない）

再現性のあるML開発の運用基礎を学べる動画教材

MLOpsエンジニアを目指すなら、まずは**「誰のPCでも同じ手順で動く開発環境」**を作れることが武器になります。Dockerはまさにその土台。たとえばチームで「動かない…」が起きる原因の多くは、環境差（PC設定・ライブラリ違い）です。

本コースは、イメージ/コンテナの基本からDockerfile、Network/Volume、Composeまでを一気通貫で学び、複数サービスをまとめて動かす現場の形（Web API＋DBなど）まで到達。さらにGitHub Actions→AWS ECSへ自動デプロイも触れるので、「学習で終わらず仕事で使う」線が見えます。DevContainersも扱うため、2026年の生成AI開発でも環境の配布・再現がラクになります。

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難易度は【2:普通】。Docker未経験でも進めますが、Compose〜CI/CD・AWSまで扱うため、手を動かす根気が必要です。

MLOpsで差がつくのは、モデル精度より**「誰がやっても同じ環境で動く仕組み」**。この講座はDockerを軸に、環境構築のグダグダ（PC差・依存関係・手順漏れ）を終わらせる最短ルートです。

Docker/Composeで「開発PC→検証→本番」を揃える流れを作れるので、例えば会議前に動かないデモや、チーム引き継ぎ時の「私のPCでは動く」を防げます。JupyterやGPU、Postgres、CI（自動テスト）まで触れるため、ML開発の運用手順に直結。生成AIでコード生成しても、Docker化できないと再現できませんよね。

講師は米国で医療AIを開発する実務者。評価4.8／レビュー10,765件／受講14,866人が信頼の根拠です。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。前提知識なしでも進められますが、Linux/AWSなど周辺ツールも扱うため、手を動かして慣れる意識が必要です。

MLOpsエンジニアを目指すなら、まず固めたいのが**「誰がやっても同じ結果が出る仕組み＝再現できる開発」。その土台になるのがGitです。
この講座は、コマンド丸暗記ではなく「なぜその操作が必要か」**を“ちょうどいい深さ”で理解できる構成。まずGitを徹底してからGitHubへ進むので、途中で迷子になりにくいのが強みです。

現場では、モデルや実験コードの差分を追って「昨日の精度に戻す」、ブランチで安全に改善してから統合する…が日常。NetflixやAmazonのような継続改善の現場でも、こうした運用が前提です。
VSCode対応で、普段の開発フローにそのまま接続できるのも時短ポイント。2026年は生成AIに変更案を出させる場面が増えるほど、履歴が整っていることが武器になります。

藍人（あいと）

難易度は【1:易しい】。前提知識が少なくても進めやすい入門内容で、MLOpsの“再現性ある開発”の最短土台になります。

STEP4: モデルのデプロイと提供方法（API化、バッチ推論、CI/CD、Kubernetes基礎、クラウド基礎）を学び、学習したモデルをサービスとして安定稼働させる方法を理解する

モデルは“作る”だけでは価値になりません。

たとえばLINEの迷惑判定や、メルカリの検索順位のように、予測結果をAPIやバッチで安定して届けて初めてサービスになります。

ここではデプロイ方法と、壊れない仕組みづくり（自動化）を学びます。

STEP3で整えたDockerやテストが、CI/CDにつながって効いてきます。

クラウドやKubernetesの基礎がわかると、運用の会話に入れるようになります。

このステップで学ぶスキルや知識

• 提供形態の違い（オンラインAPI推論とバッチ推論の使い分け）
• API化の基本（FastAPIなど、入力/出力、タイムアウト、エラー設計）
• CI/CDの基礎（テスト→ビルド→デプロイを自動化する流れ）
• Kubernetesの超基礎（Pod、Deployment、Serviceの役割をつかむ）
• クラウド基礎（AWS/GCPの主要サービス概念：計算・保存・ネットワーク）

モデルのデプロイとサービス提供（運用の入り口）を学べる動画教材

MLOpsエンジニアを目指すなら、「学習はできたのに、動く環境が作れない」を最短で潰したいですよね。
この講座はDockerをゼロから→現場の応用までつなげ、モデルをAPI化/バッチ化する前提となる**“同じ環境を誰でも再現できる箱”**（コンテナ）を作れるようになります。

現場では、ノートPCで動いたTensorFlowが本番サーバーで落ちる…が日常。Dockerを押さえると、CI/CDやKubernetesに進む土台ができ、会議で「動くデモ」をすぐ出せます。AWSやLinux、GitHubなど周辺ツールにも触れるので、サービスとして安定稼働させる全体像が掴めるのも強み。
講師は米国で医療AIを開発し、評価4.8・レビュー1万件超の信頼感も後押しです。

藍人（あいと）

難易度は【1:易しい】。プログラミング知識なしでも受講OKの設計で、MLOpsの入口（環境構築の再現性）を固める入門として最短ルートです。

MLOpsエンジニア志望で「作ったモデルをサービスとして安定稼働させたい」なら、この講座は“実装側”の近道です。RAG（社内資料検索付き回答＝社内版ChatGPT）やQLoRA（軽量な追加学習＝低コストで賢く育てる）を、Hugging Face／LangChain／Gradioで手を動かして形にします。
会議で「デモは動いたけど運用は？」と突っ込まれる場面でも、本番デプロイまでの流れをプロジェクトで経験できるのが強み。

信頼面も強力で、講師陣は受講生359万人・レビュー約103万・評価4.6。2026年の現場で必須の“生成AIを素早く試し、改善して届ける”筋トレになります。
ただし、あなたの目的のCI/CD・Kubernetes・API運用の深掘りは別講座で補完が必要です。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。数学は不要ですが、Pythonで手を動かす前提の実践コースです。

「MLOpsで安定稼働まで持っていきたい」人ほど、まず“動く物体検知”を自分で作れないと話になりません。
本講座はPython環境構築→学習→精度改善→運用の流れを、製造・建設の現場目線で一本化。外注で数十万〜のPoCを、自分の手で回せるようになります。たとえば工場の検品カメラや、コンビニ防犯映像の「異常検知」などに直結。

講師は受講生3993人・レビュー479件・評価4.3。中小企業の実務で磨いた手順なので、**“誰がやっても再現できる段取り”**が強み。2026年なら生成AIでデータ整理やコード理解を補助しつつ最短で形にできます。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。初心者向け配慮は厚い一方、物体検知は手を動かす量が多く、Python/環境構築でつまずきやすいので腰を据えて取り組むのが前提です。

STEP5: ML運用の高度な実務（実験管理、モデル/データのバージョン管理、監視とアラート、ドリフト検知、再学習パイプライン、セキュリティ/権限）を学び、継続的に改善できるMLOpsの仕組みを設計できるようにする

最後は、MLOpsの本番力を作るステップです。

本番では、モデルの精度が時間とともに落ちたり、データの形が変わって突然止まったりします。

実験管理やバージョン管理、監視、ドリフト検知、再学習を学ぶと、“回り続ける改善サイクル”を設計できます。

さらに権限やセキュリティまで押さえると、企業の現場で安心して任せられる人になります。

STEP1〜4をまとめ上げ、継続的に成果を出す仕組みに変える段階です。

このステップで学ぶスキルや知識

• 実験管理（MLflowなどで条件・結果を比較できるようにする）
• モデル/データのバージョン管理（再現できる学習とロールバック）
• 監視とアラート（精度・遅延・エラー率・データ異常の見張り方）
• ドリフト検知と再学習パイプライン（定期/条件付き更新の設計）
• セキュリティと権限（秘密情報管理、最小権限、監査ログの考え方）

MLOpsの実務設計（継続改善・監視・ガバナンス）を学べる動画教材

MLOpsエンジニアを目指すあなたが「運用の高度な実務（監視・ドリフト検知・再学習など）」まで一気に固めたいなら、まずこの講座でAWS×AIの共通言語を作るのが近道です。

内容はAIF-C01合格を軸に、AI/機械学習の基礎からBedrock・SageMaker、さらに現場で必須の**CloudWatch（監視）/CloudTrail（監査ログ）/IAM・KMS（権限と暗号化）**までをハンズオンで整理。たとえば「障害アラートを会議前に潰す」「権限ミスで情報漏えいを起こさない」など、運用で効く知識が揃います。

講師はAWS認定全冠（2025年時点）、40本以上の講座展開（平均★4.3）という信頼材料も。2026年は生成AI活用が前提なので、Bedrock周りの理解は武器になります。

藍人（あいと）

難易度は【1:易しい】。試験対策＝基礎中心なので、MLOpsの“高度な設計”そのものより、まず土台（AWS/AI/セキュリティ/監視）を最短で押さえる入門として最適です。

MLOpsで差がつくのは、モデル精度よりも**「止まらない運用」です。実験管理・監視/アラート・ドリフト検知・権限設計など、あなたが狙う高度なML運用は、土台にDevOps/SRE（信頼性を数字で守る運用）の考え方が必須。
この講座はGoogle Professional DevOpsを“ざっくりスッキリ”**押さえ、GCPの基本とSREの全体像を短距離でつなげてくれます。

強みは、最後に模擬テスト計152問で弱点を可視化できること。たとえば「障害対応の優先順位」「権限の切り方」は、会議での運用設計レビューや、再学習パイプラインのリスク説明でそのまま効きます。
講師は元Google国内第一号SE、受講生14,183人・レビュー3,598件が信頼の根拠。2026年は生成AIで実装が速い分、運用設計の良し悪しが評価を分けます。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。概念中心で入りやすい一方、GCPや運用の前提知識があるほど「SRE→MLOps設計」に直結します。

「MLOpsエンジニアとして市場価値を上げたい」なら、この講座はGCPのPMLE（Professional Machine Learning Engineer）合格に直結する“仕上げ”になります。
内容は講義より本番形式の模擬試験＋詳細解説＋弱点分析が中心。現場で言うと、会議前に「想定問答」を回して**設計の抜け（監視・権限・再学習の考慮漏れ）**を潰すイメージです。

最新範囲に追随する方針なので、2026年の実務で増えた生成AI/Vertex AI活用の論点も「問われ方」で整理しやすいのが利点。
一方で講師実績データの記載がないため、購入前に問題数・更新頻度・レビュー確認は必須です。

藍人（あいと）

難易度は【3:難しい】。模擬試験は前提知識（GCPのML設計・運用）が求められるため、いきなり入門としては不向き。学習後の最短ルートの総仕上げにおすすめです。

まとめ：MLOpsエンジニアへの第一歩を踏み出そう

本記事では、MLOpsエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、MLOpsエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。

ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

藍人（あいと）

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。