MLOps

Курс MLOps от OTUS представляет собой уникальную в России образовательную программу, сфокусированную на практическом освоении инструментов и технологий для работы с большими данными. Обучение спроектировано таким образом, чтобы дать слушателям глубокое понимание процессов машинного обучения в распределенной среде и потоковой обработки данных. Программа объединяет в себе критически важные компетенции из областей Data Science и Data Engineering, что позволяет выпускникам не только разрабатывать сложные алгоритмы, но и эффективно внедрять их в промышленную эксплуатацию. Одной из ключевых особенностей курса является его практическая направленность: каждый теоретический модуль подкрепляется выполнением домашних заданий, что позволяет закрепить полученные навыки на реальных кейсах. В завершение обучения студенты работают над финальным проектом, который может быть реализован на основе собственных рабочих задач или данных, предоставленных экспертами OTUS. Это отличная возможность пополнить портфолио готовым решением, демонстрирующим профессиональный уровень владения современным стеком технологий, включая Scala, Spark, Python и Docker.

Курс ориентирован на специалистов по машинному обучению и Software-инженеров, стремящихся освоить работу с Big Data, а также на Data Scientist-ов, желающих усилить свои инженерные навыки для самостоятельного вывода ML-решений в продакшн. Участники программы научатся использовать стандартные инструменты ML-конвейеров в распределенной среде, разрабатывать собственные блоки для конвейеров, адаптировать алгоритмы к инструментам больших данных, а также обеспечивать контроль качества на всех этапах жизненного цикла модели. Особое внимание уделяется работе со Spark, SparkML и Spark Streaming, а также разработке алгоритмов потоковой подготовки данных. Формат обучения включает живое общение с экспертами-практиками на вебинарах и постоянную поддержку в чате Slack, что создает среду для обмена опытом и оперативного решения возникающих вопросов. Прохождение данного курса позволит вам выйти на новый уровень профессиональной компетенции, научившись проектировать масштабируемые системы, способные обрабатывать огромные объемы информации в крупных IT-компаниях с высоконагруженными цифровыми продуктами. Вы получите комплексное представление о том, как превратить экспериментальную модель в надежный, воспроизводимый и мониторируемый сервис, готовый к работе в условиях реального продакшена.