Курс на Stepik
Обложка курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» на Stepik
13 990 ₽

MLOps с нуля: как довести модель до продакшна ★ 3.000

Открыть на
STEPIK.ORG

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 деградации качества, cost-aware retraining, тестирование моделей и guardrails для продакшена. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow для масштабируемых workflow.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Учеников на курсе 105
Сертификаты, выданные на курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Сертификатов выдано 4
Отзывы о курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Рейтинг курса 3.000
Уроки в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Количество уроков 40
Тесты в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Количество квизов 157
Задачи с кодом в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Время прохождения курса —
Стоимость курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Стоимость курса 13 990 ₽ —
Обновления курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Обновления курса — —
Дата публикации курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»Последнее обновление — ———

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

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 деградации качества, cost-aware retraining, тестирование моделей и guardrails для продакшена. Отдельный модуль по Kubernetes и Kubeflow для масштабируемых workflow.

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

Преподаватели курса

Аватар Maksim
Maksim
Разрабатываю опенсорс, веб-девелопер, фрилансер с опытом
★ 4.2
32 курса 2 014
→

Как проходит обучение

  • Практические задания

  • Кейсы, приближённые к работе MLOps-инженера

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

Сертификат курса MLOps с нуля: как довести модель до продакшна

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 4 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • 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

Расскажите о курсе друзьям