MLOps с нуля: как довести модель до продакшна

Соберёте продакшн ML-пайплайн: обучение и деплой модели, CI/CD, мониторинг и алерты, катбуст в проде и A/B-тест. Финальный проект — полноценный ML-сервис (API + автообновление модели).
Плюс профессиональные блоки: Data & Model Versioning (DVC, MLflow), автоматизация с GitHub Actions, feature store, мониторинг…
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Проектировать end-to-end ML-пайплайны под реальные задачи бизнеса
  • Версионировать данные, модели и пайплайны (DVC, MLflow, Git)
  • Поднимать CI/CD для моделей: автотренировка, автотесты, автодеплой
  • Автоматизировать пайплайны с GitHub Actions, Prefect или Airflow
  • Интегрировать feature store и обновлять фичи в проде
  • Деплоить модели как API (FastAPI, BentoML) с автообновлением
  • Настраивать мониторинг: метрики качества, задержки, алерты SLA
  • Выявлять деградацию модели (data drift, concept drift, QoS)
  • Организовывать A/B-тестирование моделей и катбустов
  • Учитывать стоимость инференса и переобучения (cost-aware retraining)
  • Писать тесты для моделей: стабильность предсказаний, edge-кейсы
  • Внедрять guardrails: ограничение диапазона, бизнес-валидации, explainability
  • Собирать дашборды: latency, throughput, p50/p95, использование GPU
  • Масштабировать пайплайны с Kubernetes и Kubeflow
  • Логировать весь жизненный цикл модели: от данных до инференса
  • Публиковать результаты в GitHub-портфолио и защищать продакшн-кейс

О курсе

Этот курс — про инженерную сборку ML-систем под продакшн. Мы идём от локального обучения модели до полной MLOps-цепочки: версионирование данных и моделей, CI/CD, мониторинг, A/B-тестирование и автоматическое переобучение.

Внутри — не просто «как натренировать и задеплоить», а всё, что критично для реального продакшена: Data & Model Versioning (DVC, MLflow), CI/CD пайплайны, контроль качества (drift, QoS), алерты SLA, катбуст как продакшн-ready решение, cost-aware retraining, feature store, ретраи и таймауты, guardrails, explainability и устойчивость. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow раскрывает продвинутую оркестрацию, параллельные пайплайны и наблюдаемость всего цикла.

Ничего лишнего: каждое занятие заканчивается артефактом — скрипт обучения, пайплайн CI, модельный эндпоинт, метрики или дашборд. Все проекты запускаются «из коробки» — достаточно git clone, docker-compose up и ключей от API (если нужно).

Итог курса

На выходе собрана и работает связная ML-система «Shoply Forecast»: пайплайн обучения, автоматический деплой модели в API, версионирование, мониторинг качества и алерты, A/B-тестирование, катбуст в проде и ретрейнинг по расписанию. Всё оформлено в GitHub-портфолио и готово к продакшн-эксплуатации.

А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML

Для кого этот курс

Разработчики Python/Backend, которым нужно стабильно работающая ML-модель в проде, а не Jupyter-демка. ML/DS-специалисты, кто хочет перейти от ноутбуков к автоматизированным ML-пайплайнам, CI/CD и мониторингу. Data-инженеры, осваивающие продакшн-инфраструктуру под модели: хранение данных, оркестрация, алерты. Продуктовые аналитики, кому важен быстрый цикл: эксперимент → модель → A/B → метрики → релиз. Техпредприниматели и фаундеры, кому нужно внедрить ML как часть продукта: прогноз, скоринг, персонализация. Команды, готовящиеся к MLOps-реорганизации: прототип → автоматизация → эксплуатация и масштабирование. Все, кто устал от моделей «в стол», и хочет наконец выстроить жизненный цикл: от данных до продакшна и алертов.

Начальные требования

  • Python 3.10+ и уверенная работа в терминале: pip, виртуальное окружение

  • Базовый Git: клонирование репозиториев, коммиты и работа с ветками

  • Понимание форматов JSON/YAML и простые HTTP-запросы (GET/POST)

  • Желательно: базовые навыки работы с pandas и scikit-learn (загрузка данных, обучение модели); если нет — разберёмся по ходу

  • Опыт работы с Docker — желательно, особенно для финального модуля (деплой и CI/CD)

  • ОС: Windows/macOS/Linux — всё кроссплатформенно

  • Не требуется GPU и глубокое знание ML — курс про инфраструктуру, автоматизацию и эксплуатацию моделей

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

  • Практические задания

  • Кейсы, приближённые к работе MLOps-инженера

  • Обучение в удобное время, онлайн, без привязки к расписанию

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • Системное понимание MLOps и навыки, востребованные в индустрии
  • Портфолио из практических заданий и мини-проектов
  • Сертификат Stepik, который можно добавить в резюме и LinkedIn
  • Реальные практики, применимые на работе уже завтра

Сколько стоит обучение

Price: 13 990 ₽
Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?

Расскажите о курсе друзьям

Price: 13 990 ₽