MLOps: от прототипа до продакшена

Освойте практический подход к MLOps: от прототипа модели до её стабильного продакшен‑деплоя и мониторинга. Вы научитесь версионировать данные и модели, контейнеризовать ML‑приложения, автоматизировать CI/CD, оркестрировать в Kubernetes, строить конвейеры наблюдаемости и внедрять современные практики безопасности.
Средний уровень
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Разрабатывать и выстраивать надёжный ML‑pipeline от сбора данных до мониторинга моделей
  • Версионировать данные с помощью DVC и управлять артефактами моделей в MLflow
  • Контейнеризовать ML‑сервисы в Docker и настраивать локальную оркестрацию с Docker Compose
  • Автоматизировать сборку, тестирование и деплой через CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Airflow)
  • Деплоить модели в Kubernetes с использованием Helm и обеспечивать автоскейлинг и балансировку нагрузки
  • Настраивать сбор метрик в Prometheus, строить дашборды в Grafana и настраивать алерты
  • Обеспечивать безопасность в MLOps: секреты в Vault, RBAC, шифрование и сканирование контейнеров

О курсе

В этом курсе вы пройдёте полный путь MLOps‑инженера — от первых шагов с DevOps‑и DataOps‑практиками до сложных end‑to‑end конвейеров и продакшен‑деплоя. Вы узнаете, как строить воспроизводимые эксперименты и избегать технического долга, как управлять версиями данных и моделей, как упаковывать приложение в Docker и разворачивать его в Kubernetes.
Курс сочетает теорию, живые демонстрации и многочисленные практические задания с пошаговыми инструкциями. Каждую тему мы подкрепляем реальными инструментами: DVC, MLflow, Git, Docker, Kubernetes, Helm, Airflow, Prometheus, Grafana, Vault и др. В финале вас ждёт тестирование знаний и готовое решение типового MLOps‑кейса.
Курс подойдёт тем, кто хочет перейти от прототипов к промышленному ML: DevOps‑специалистам, Data Scientists, инженерам‑разработчикам, а также руководителям, планирующим внедрение MLOps‑процессов в компании.

Для кого этот курс

Data Scientists, которые хотят вывести свои прототипы моделей в надёжный продакшен‑конвейер, избавившись от «ручного» деплоя и непредсказуемых багов. ML Engineers, стремящиеся построить воспроизводимые, масштабируемые и автоматизированные пайплайны, покрывающие весь цикл от эксперимента до мониторинга. DevOps‑инженеры, желающие расширить свою экспертизу на задачи машинного обучения и узнать, как интегрировать ML‑модели в существующую инфраструктуру. Software Engineers, которые работают с Python и ML‑библиотеками и хотят освоить контейнеризацию, оркестрацию в Kubernetes и CI/CD для ML‑приложений. Data Engineers, ответственные за сбор, хранение и подготовку данных, которым важно узреть сквозной процесс от DataOps к MLOps. Технические руководители и архитекты, планирующие внедрение MLOps‑процессов в компании и нуждающиеся в системном понимании инструментов и практик. Аналитики и BI‑специалисты, желающие научиться автоматизировать повторяющиеся задачи, версионировать данные и прокачать навыки наблюдаемости. Курс рассчитан на слушателей со стартовыми знаниями Python, базовым пониманием машинного обучения (scikit‑learn/pandas) и Git. Если вы уже знакомы с DevOps‑подходом и хотите применять его к ML‑задачам — этот курс для вас.

Начальные требования

Базовое владение Python и понимание основ машинного обучения (scikit‑learn, pandas)

Знание Git (клонирование, коммиты, ветвление, pull‑request)

Основы работы в командной строке Linux/macOS/Windows

Базовые представления о принципах DevOps и CI/CD

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

  • Практические задания с пошаговыми инструкциями и автоматической проверкой результатов

  • Тесты после каждого урока для закрепления ключевых понятий

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • Навыки построения и эксплуатации корпоративных MLOps‑конвейеров
  • Проекты в портфолио: от базового pipeline до продакшен‑деплоя и мониторинга
  • Сертификат об окончании курса, подтверждённый автоматизированными тестами

Сколько стоит обучение

Price: 2 990 ₽
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: 2 990 ₽