MLOps для разработки и мониторинга: новый курс в Практикуме

Мы запустили курс «MLOps для разработки и мониторинга». Это 5 месяцев обучения лучшим практикам, а ещё — работа в готовой облачной инфраструктуре и 7 проектов в портфолио.

Тем, кто уже работал с ML-моделями и инфраструктурой — и хочет углубить знания. А именно: специалистам в области Machine Learning и Data Science, инженерам данных, ML-инженерам и специалистам по DevOps.

В целом — выйти на новый профессиональный уровень. Вы освоите принципы MLOps, с которыми получится:

сделать продакшн ML-моделей более быстрым и безопасным;

сделать инфраструктуру настраиваемой и стабильной;

наладить эффективное взаимодействие команд.

развёртывать ML-модели и управлять ими в продакшн-среде;

настраивать автоматизацию через CI/CD;

разрабатывать MLOps‑архитектуру под конкретный кейс;

работать в облачной среде и управлять ML‑инфраструктурой при помощи Yandex Cloud...

…и многому другому. Если начнёте с первым потоком, то к концу октября уже освоите все необходимые навыки.

Фокус на MLOps-принципах, а не на конкретных инструментах. На курсе поймёте функциональные компоненты MLOps. Со временем технологии будут меняться, но ваши навыки останутся востребованными.

Все актуальные инструменты. Подобрали стек технологий, который соответствует современным требованиям MLOps: ClearML, MLflow, ClickHouse, Mage, Superset, Yandex Cloud и другие. Будете использовать инструменты, которые разработаны специально для задач MLOps.

В основе — опыт инженеров из ведущих компаний. Например, программный эксперт курса сейчас работает в Netflix Games, а до этого сотрудничал с Wolt, X5 Group и VK. Сильные специалисты в области машинного обучения собрали свои знания, чтобы вы учились на реальных кейсах.

Обучение займёт около 15 часов в неделю. Но график гибкий, получится совмещать с