Курс на Stepik
Обложка курса «Feast Feature Store. Практический курс» на Stepik
2 990 ₽

Feast Feature Store. Практический курс ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Единственный глубокий курс по Feast — open-source feature store для ML. Это не пересказ документации, а подробный разбор того, как Feast устроен под капотом и как его применяют в продакшене. Point-in-Time Join, материализация фичей, KafkaSource, онлайн-обслуживание через Redis — каждый механизм разобран на практике в реальной инфраструктуре (Docker, Spark, S3, Redis). Курс подсвечивает неочевидные ошибки, на которых обжигаются в проде. Для ML- и Data-инженеров, которым нужен Feature Store

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Feast Feature Store. Практический курс»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Количество уроков 35
Тесты в курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Количество квизов 69
Задачи с кодом в курсе «Feast Feature Store. Практический курс»Количество задач с кодом 7
Стоимость курса «Feast Feature Store. Практический курс»Стоимость курса 2 990 ₽ —
Обновления курса «Feast Feature Store. Практический курс»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Feast Feature Store. Практический курс»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Feast Feature Store. Практический курс»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Понимать, как устроен Feast от и до
  • Избегать частых ошибок на продакшене
  • Применять полученные знания сразу в работе — все сценарии курса воспроизводят реальные рабочие задачи
  • Определять сущности (Entity), источники данных (SparkSource) и представления фичей (FeatureView) — три ключевых объекта Feast
  • Строить обучающие датасеты через get_historical_features() с point-in-time join, который гарантирует отсутствие утечки данных из будущего
  • Выполнять материализацию фичей из offline store в online store для обслуживания моделей в реальном времени
  • Вычислять фичи в реальном времени
  • Записывать фичи из различных внешних систем через PushSource
  • Подключать Apache Kafka как источник потоковых данных и обрабатывать их

О курсе

Единственный глубокий курс по Feast — open-source feature store для ML. Это не пересказ документации, а подробный разбор того, как Feast устроен под капотом и как его применяют в продакшене. Point-in-Time Join, материализация фичей, KafkaSource, онлайн-обслуживание через Redis — каждый механизм разобран на практике в реальной инфраструктуре (Docker, Spark, S3, Redis). Курс подсвечивает неочевидные ошибки, на которых обжигаются в проде. Для ML- и Data-инженеров, которым нужен Feature Store

Для кого этот курс

Курс предназначен для ML-инженеров, Data Engineer-ов и Data Scientist-ов, Data Analyst'ов — всех, кто работает с пайплайнами данных для машинного обучения и хочет внедрить feature store в свой MLOps-стек.

Начальные требования

- Базовый Python (функции, классы, работа с библиотеками)
- Поверхностное понимание Docker (docker-compose up — достаточно)
- Базовый pySpark (понимание как он работает)

Преподаватели курса

Аватар Максим Григорьев
Максим Григорьев
Sr. Data Engineer 4+ лет опыта.
1 курс 8
→

Как проходит обучение

Полностью текстовый формат — подробные лекции с примерами кода, архитектурными диаграммами и пошаговыми инструкциями.
Видеолекций нет — весь материал в формате, который удобно перечитывать и использовать как справочник.

Каждый модуль содержит:

1. Лекцию — теория и практика с примерами кода на Python, конфигурациями Feast и диаграммами архитектуры
2. Практические задания — вы работаете в реальной инфраструктуре: Docker-стек с Apache Spark, Redis, PostgreSQL, MinIO (S3-совместимое хранилище) и Kafka разворачивается на вашей машине одной командой
3. Тесты на понимание ключевых концепций с автоматической проверкой

Курс построен по принципу пирамиды: каждый модуль самодостаточен. Вы двигаетесь в своём темпе — ориентировочно 5–15 часов в зависимости от опыта. Обратная связь — через формы вопросов прямо в курсе.

Сертификат курса Feast Feature Store. Практический курс

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 1 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Структурированные лекции — 8 модулей от установки до стриминга, только то что нужно для практики
  • Знания из продакшена — подводные камни, которые не описаны в документации: почему Feast пропускает запись, как дебажить Redis, где узкие места при материализации
  • Квизы и домашние задания — с готовыми решениями
  • Сертификат

Нагрузка

3

Расскажите о курсе друзьям