Курс MLOps Разработка и внедрение ML-решений
Вы ML-инженер, Data Scientist или разработчик, который хочет научиться выводить модели машинного обучения из Jupyter ноутбука в реальный мир? Наш 6-дневный практический курс MLOps — это комплексная программа обучения для ML инженеров, которая проведет вас через все этапы жизненного цикла ML-проекта: от сбора и подготовки данных до развертывания, мониторинга и автоматизации моделей в production.
Забудьте о теоретических лекциях — мы предлагаем практическое обучение ML инженеров, ориентированное на решение ваших реальных бизнес-задач. После нашего курса вы сможете не просто создавать модели, а строить полноценные, надежные и масштабируемые ML-сервисы используя инструменты, практики и инфраструктуру MLOps
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| MLOPS | 08 декабря 2025 23 марта 2026 |
54 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс MLOps Разработка и внедрение ML-решений
Data Scientist
Вы умеете создавать модели, но хотите научиться их правильно «упаковывать» и развертывать, чтобы они приносили реальную пользу бизнесу. Вы хотите понимать, как устроен production, и говорить на одном языке с разработчиками и DevOps-инженерами
ML инженер
Вы уже работаете с моделями в production, но хотите углубить свои знания в области автоматизации, мониторинга и управления жизненным циклом ML-решений. Наш ml engineer курс поможет вам освоить передовые инструменты и методологии MLOps
Разработчик ПО
Вы хотите расширить свои компетенции в области машинного обучения и научиться интегрировать ML-модели в существующие IT-системы
DevOps-инженер
Вы хотите специализироваться на MLOps и научиться выстраивать CI/CD пайплайны для моделей машинного обучения, а также управлять инфраструктурой для ML-проектов
Программа курса «MLOps: Разработка и внедрение ML-решений»
На курсе мы делаем акцент на практическом применении самых востребованных инструментов в индустрии MLOps:
- Python: Основной язык для Data Science и MLOps.
- Git: Система контроля версий для совместной работы над кодом.
- DVC (Data Version Control): Инструмент для версионирования данных и моделей.
- MLflow: Платформа для управления жизненным циклом ML-моделей.
- ClearML: Альтернативная платформа для управления экспериментами и моделями.
- Feast: Feature Store для управления признаками.
- Docker: Система контейнеризации для «упаковки» ML-приложений.
- FastAPI: Фреймворк для создания высокопроизводительных API.
- Apache Airflow: Инструмент для оркестрации и автоматизации пайплайнов.
- Evidently AI: Инструмент для мониторинга ML-моделей.
- Superset: Платформа для визуализации данных и создания дашбордов.
- Основные этапы жизненного цикла ML-модели: постановка задачи, подготовка данных, выбор модели, обучение и оценка.
- Ключевые типы задач (классификация и регрессия), метрик качества, а также архитектура ML-сервисов.
Практическая часть: Развертывание среды разработки с использованием шаблона проекта. Реализация задачи классификации и регрессии на примере предсказания стоимости автомобиля.
MLOPS: Разработка и внедрение ML решений
Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:
Как проходит обучение
Формат и расписание
Интенсивное 6х дневное обучение онлайн, с 14:00 до 18:00 (МСК). Живые лекции и практические занятия на платформе для видеоконференций с записью трансляций. Доступ к лабораторным стендам 24 часа (круглосуточно) в течении 2 недель с даты начала обучения.
Максимум практики
50% курса — практика. Каждая тема подкрепляется практическими заданиями, которые вы будете выполнять на нашем стенде с Jupyter-ноутбуками. Бонусные лабы!!!
Поддержка ментора
На протяжении всего курса с вами будет работать опытный наставник, который поможет разобраться со сложными темами, ответит на ваши вопросы и даст обратную связь по вашим проектам.
Реальные кейсы
Все задания основаны на реальных бизнес-задачах, что позволит вам сразу применять полученные знания на практике. Итоговый практический проект.
Что вы будете уметь после курса
После окончания нашего обучения MLops вы сможете:
- Строить полный цикл MLOps: От постановки задачи и сбора данных до развертывания, мониторинга и переобучения моделей.
- Версионировать данные и модели: Использовать DVC для контроля версий данных и моделей, что обеспечивает воспроизводимость экспериментов.
- Управлять экспериментами: Отслеживать метрики, параметры и артефакты с помощью MLflow.
- Развертывать модели в production: Использовать Docker для контейнеризации ML-приложений и FastAPI для создания API.
- Оркестрировать ML-пайплайны: Автоматизировать рабочие процессы с помощью Apache Airflow.
- Мониторить модели: Настраивать мониторинг производительности моделей, отслеживать дрейф данных и деградацию качества моделей.
- Работать с Feature Store: Использовать Feast для хранения и управления признаками.
- Создавать CI/CD для ML: Настраивать автоматизированные пайплайны для сборки, тестирования и развертывания моделей.
Что Вы получите
Окончив курс «Разработка и внедрение ML-решений» и успешно пройдя итоговую аттестацию в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Профессиональные компетенции:
- Руководитель команды дата-инженеров в компании МегаФон. Отвечаю за качество данных, построение ETL-процессов и разработку внутренних платформ для работы с данными.
- Эксперт с более чем 10-летним опытом в области искусственного интеллекта и обработки данных.
- Специализация: внедрении практик MLOps и повышении зрелости data-инфраструктуры в командах.
- Опыт: разработка продуктов в области Computer Vision — от системы распознавания лиц для домофонов (30 000+ установленных устройств) до распознавания автомобильных номеров в режиме реального времени.
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Курс рассчитан на специалистов с опытом в Data Science или разработке на Python. Желательно иметь базовые знания в области машинного обучения и работы с Git.
Отзывы наших клиентов о курсе
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня