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

Содержание курса

Разделы в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» 8 разделов Уроки в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» 40 уроков Тесты в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» 157 тестов Задачи в курсе «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» 14 задач Время прохождения курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» 5 ч. Последнее обновление курса «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» обн. 1 год назад

Введение в MLOps и жизненный цикл модели

5 уроков
1. Зачем нужен MLOps бизнесу
2. Жизненный цикл ML-модели
3. Основные роли и ответственности
4. Обзор инструментов экосистемы
5. Первые шаги в организации процесса

Управление данными и версионирование

5 уроков
1. Качество данных и его метрики
2. Каталоги данных и датасетов
3. Версионирование данных
4. Data Lineage и воспроизводимость
5. Шаблоны хранения фичей

Автоматизация обучения и экспериментов

5 уроков
1. Пайплайны обучения моделей
2. Отслеживание экспериментов
3. Управление гиперпараметрами
4. Оптимизация затрат вычислений
5. Каталог моделей

CI/CD для ML-моделей

5 уроков
1. Тестирование данных и кода
2. Сборка контейнеров для инференса
3. Инфраструктура как код
4. Автоматизация релизов моделей
5. Роллбэки и стратегии деплоя

Командные процессы и управление проектами MLOps

5 уроков
1. Организация ролей в ML-команде
2. Качество и код-ревью в ML-проектах
3. Kanban и Scrum для MLOps
4. Отчетность и метрики эффективности
5. Планирование развития платформы

Развертывание и сервисы инференса

5 уроков
1. Батч-обработка моделей
2. Онлайн-сервинг с минимальной задержкой
3. Edge-развертывание
4. A/B-тестирование моделей
5. Управление версиями API

Мониторинг качества и деградации моделей

5 уроков
1. Дрейф данных и концепций
2. Метрики производительности сервиса
3. Латентная деградация качества
4. Проактивный алертинг и SLA
5. Пост-инцидентный анализ

Обеспечение надежности и масштабирования

5 уроков
1. Горизонтальное и вертикальное масштабирование
2. Высокая доступность сервиса инференса
3. Кэширование и отказоустойчивость
4. Оптимизация ресурсов GPU
5. Безопасные обновления в продакшн