MLOps для разработки и мониторинга моделей

Курс предназначен для опытных специалистов, стремящихся к профессиональному росту в области MLOps. Программа ориентирована на тех, кто уже обладает уверенными знаниями SQL, объектно-ориентированного программирования, умеет применять Python для решения задач машинного обучения, знаком с проектированием веб-сервисов (Flask, FastAPI, Django), владеет Git на уровне работы с Pull Requests и имеет опыт работы с простыми пайплайнами обработки данных в оркестраторах вроде Airflow или Prefect.

Для специалистов в области Data Science и Machine Learning курс станет инструментом для освоения ключевых практик MLOps, позволяющих эффективно разворачивать и управлять моделями в продакшн-среде. ML-инженеры и DevOps-специалисты смогут структурировать свои знания, освоить подходы к управлению жизненным циклом моделей, автоматизировать процессы развёртывания, настройки мониторинга и обновления систем. Инженеры данных получат возможность выйти за рамки классических ETL-процессов, научившись организовывать и сопровождать ML-модели в продакшене.

В течение 5 месяцев обучения студенты научатся оценивать зрелость ML-проектов с помощью специализированных фреймворков, развёртывать модели в продакшене, настраивать CI/CD-процессы для автоматизации интеграции и обновления моделей. Программа охватывает разработку MLOps-архитектуры, выбор способов деплоя в зависимости от бизнес-задач, работу в облачной среде Yandex Cloud, а также автоматизацию полного жизненного цикла модели — от предобработки данных до мониторинга. Особое внимание уделяется обеспечению надёжности и контроля качества через версионирование, тестирование и мониторинг метрик.

Выпускники курса освоят современный стек технологий, включая Python, Git, Docker, FastAPI, MLflow, ClearML, S3, Prometheus, Grafana, Evidently, Great Expectations, Airflow, PostgreSQL, Linux, GitLab CI, Kserve и другие. Обучение проходит в формате глубокого погружения в предметную область с акцентом на практику: каждый модуль включает проектную работу, позволяющую закрепить теоретические знания на реальных кейсах. Прохождение курса позволит специалистам эффективно взаимодействовать в команде, создавая комплексные, масштабируемые и надёжные ML-решения, готовые к промышленной эксплуатации.