Dataikuブログも第5弾になりました！
今回はDataikuアカデミーの体験記です。
個別にコースを検索して選ぶこともできるし、クイックスタートやラーニングパスでテーマ別にまとめられているコースを選択することもできます。
今回はラーニングパスを見てみます。
ラーニングパスとして4種類のセットがあります。
今回やってみたのは「MLOpsプラクティショナー」です。
日本語と英語（MLOps Practitioner）がありましたが、コース内容は同じみたいです。
（日本語で完了しても英語の同名コースを修了したことにはならないみたいです）
全体的の感想
目的もなく適当にdataikuを触ってみるよりもテーマに沿っているラーニングパスをやってみる方が断然仕組みがわかりやすかったです。
なのでこれから始める方は個別コースよりもラーニングパスのいずれかを通しでやってみるのが良いと思います。
MLOpsを勉強中の身としてはMLOpsの概念もラーニングパスを通して理解を深められたので、そういう意味でも良かったです。
でも結構時間かかりました。目安で書いてある時間内には（私のケースですが）全然終わりません。
あと動画部分は日本語コースでも英語だけなんですよね…文字起こし版も英語しかないので、翻訳かけたりするのがいいかもです。
躓いたところ
今回も私はクラウド版で実施していたのですが、チュートリアルの内容がたまにインストール版を想定していて、
そんなボタン無いよ～( ﾉД`)、となります。
具体的にはエクステンションでAPIノードとオートメーションノードを予め追加しておかないとデプロイができませんでした。
（クラウドの人はこっちやってね、などの注釈欲しいです。）
ちなみにチャットサポートの方に教えてもらった（やっぱりちょいちょい聞かないと進めない）んですが、
オートメーションノードは追加OKと表示されても内部処理に15分くらい時間がかかるそうで、
その間にデプロイしようとすると権限がない、というエラーが出ます。
また、デプロイする先の環境が1つしか選べなくて、開発環境に上げたつもりが本番環境になってる…なぜ…ということもありました。
最後の最後にあるイベントサーバーの話もクラウド版では再現できないと思います。クイズだけ正解してパスしてしまいましたが…
クラウドとインストールの違い以外で言うと、途中シナリオを操作することがあるんですが、
Warningが出ると進まない、というステップが組まれているところもどうしてもWarningが出てしまったので途中のフローをいじるか、
次のステップに進むための条件のいずれかを操作しないといけなかったのでただなぞるだけでは進めませんでした(;’∀’)
データセットをビルドしたはずなのに点線のままで、何回もビルドを繰り返したこともあったのですが、
ただフローに反映されていないだけで更新したり、別のページに行って戻ってくるなど
するとちゃんとデータベースができあがっていることもありました(^_^;)
めでたくMLOpsプラクティショナーの基礎がわかったので、次回はtableauとの連携など試していきたいです！
