MLOps и продакшн ML систем
Научитесь разворачивать ML модели в продакшн, настраивать CI/CD пайплайны, мониторинг и автоматическое масштабирование ML систем в облаке.
Что входит в курс:
- 18 недель профессионального обучения
- 80+ часов практики
- Docker и Kubernetes для ML
- CI/CD с GitHub Actions, Jenkins
- Мониторинг моделей в production
- MLflow, Kubeflow, Airflow
- Облачные платформы (AWS, GCP, Azure)
- A/B тестирование моделей
Подробное описание курса
Курс "MLOps и продакшн ML систем" - это продвинутая программа для ML-инженеров, которые хотят научиться эффективно разворачивать и поддерживать модели машинного обучения в production среде. Курс охватывает все аспекты жизненного цикла ML-моделей в промышленной эксплуатации.
Вы изучите современные практики MLOps: версионирование моделей и данных, автоматизацию обучения и деплоя, continuous training и continuous deployment. Научитесь работать с инструментами контейнеризации Docker, оркестрации Kubernetes, платформами MLflow и Kubeflow.
Особое внимание уделяется мониторингу моделей в production: отслеживание метрик качества, детектирование data drift и concept drift, автоматическое переобучение моделей. Вы освоите настройку алертинга, логирования, трейсинга ML-систем.
Курс включает работу с облачными платформами AWS, Google Cloud, Microsoft Azure. Вы научитесь создавать масштабируемые ML-пайплайны, настраивать автоскейлинг, оптимизировать стоимость инфраструктуры. Освоите A/B тестирование моделей, canary deployments, shadow mode тестирование.
По завершении курса вы будете готовы к роли MLOps Engineer или Senior ML Engineer и сможете создавать надежные, масштабируемые ML-системы для enterprise приложений.