🎓

MLOps: от прототипа до продакшена

Информационные технологии

Уроков: 31
Сложность: normal
Аудитория: Data Scientists, которые хотят вывести свои прототипы моделей в надёжный продакшен‑конвейер, избавившись от «ручного» деплоя и непредсказуемых багов. ML Engineers, стремящиеся построить воспроизводимые, масштабируемые и автоматизированные пайплайны, покрывающие весь цикл от эксперимента до мониторинга. DevOps‑инженеры, желающие расширить свою экспертизу на задачи машинного обучения и узнать, как интегрировать ML‑модели в существующую инфраструктуру. Software Engineers, которые работают с Python и ML‑библиотеками и хотят освоить контейнеризацию, оркестрацию в Kubernetes и CI/CD для ML‑приложений. Data Engineers, ответственные за сбор, хранение и подготовку данных, которым важно узреть сквозной процесс от DataOps к MLOps. Технические руководители и архитекты, планирующие внедрение MLOps‑процессов в компании и нуждающиеся в системном понимании инструментов и практик. Аналитики и BI‑специалисты, желающие научиться автоматизировать повторяющиеся задачи, версионировать данные и прокачать навыки наблюдаемости. Курс рассчитан на слушателей со стартовыми знаниями Python, базовым пониманием машинного обучения (scikit‑learn/pandas) и Git. Если вы уже знакомы с DevOps‑подходом и хотите применять его к ML‑задачам — этот курс для вас.

Информационные технологии Платный

Освойте практический подход к MLOps: от прототипа модели до её стабильного продакшен‑деплоя и мониторинга. Вы научитесь версионировать данные и модели, контейнеризовать ML‑приложения, автоматизировать CI/CD, оркестрировать в Kubernetes, строить конвейеры наблюдаемости и внедрять современные практики безопасности.

В этом курсе вы пройдёте полный путь MLOps‑инженера — от первых шагов с DevOps‑и DataOps‑практиками до сложных end‑to‑end конвейеров и продакшен‑деплоя. Вы узнаете, как строить воспроизводимые эксперименты и избегать технического долга, как управлять версиями данных и моделей, как упаковывать приложение в Docker и разворачивать его в Kubernetes.
Курс сочетает теорию, живые демонстрации и многочисленные практические задания с пошаговыми инструкциями. Каждую тему мы подкрепляем реальными инструментами: DVC, MLflow, Git, Docker, Kubernetes, Helm, Airflow, Prometheus, Grafana, Vault и др. В финале вас ждёт тестирование знаний и готовое решение типового MLOps‑кейса.
Курс подойдёт тем, кто хочет перейти от прототипов к промышленному ML: DevOps‑специалистам, Data Scientists, инженерам‑разработчикам, а также руководителям, планирующим внедрение MLOps‑процессов в компании.

Требования:

Базовое владение Python и понимание основ машинного обучения (scikit‑learn, pandas)

Знание Git (клонирование, коммиты, ветвление, pull‑request)

Основы работы в командной строке Linux/macOS/Windows

Базовые представления о принципах DevOps и CI/CD