Главная страница » Services » Курсы » MLOPS: Разработка и внедрение ML-решений
MLOps: Разработка и внедрение ML-решений
Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
---|---|---|---|---|
MLOPS | 23 июня 2025 01 сентября 2025 |
54 000 руб. | 24 ак.часов | Дистанционный |
Что такое MLOps
Ваши модели машинного обучения показывают отличные результаты на этапе разработки, но их внедрение в реальную эксплуатацию превращается в хаос? Сталкиваетесь с проблемами версионирования данных и моделей, ручным развертыванием и сложностью поддержки ML-систем?
MLOps — это решение! Это современная культура и набор практик, объединяющих разработку (Dev) и эксплуатацию (Ops) для всего жизненного цикла Machine Learning. Освоив MLOps, вы сможете автоматизировать и стандартизировать процессы, избегая типовых проблем Data Scientist’ов и создавая надежные, масштабируемые ML-продукты. Спрос на MLOps-инженеров стремительно растет, делая эти навыки одними из самых востребованных в Data Science.
Наш курс проведет вас через все шаги создания ML-продукта: от первоначальной идеи и сбора данных до полной интеграции модели в production и ее сопровождения. Мы сфокусируемся на практическом применении ключевых инструментов MLOps:
- Git: Для версионирования кода и совместной работы
- DVC (Data Version Control): Для эффективного управления версиями больших наборов данных и моделей
- MLFlow: Для отслеживания экспериментов, управления моделями и их развертывания
- Строить сквозные ML-решения: От прототипа до готового к эксплуатации продукта
- Версионировать всё: Управлять кодом (Git), данными (DVC) и моделями (MLFlow)
- Автоматизировать ML-пайплайны: Включая обработку данных (Pandas, Spark, Airflow ), тестирование и CI/CD/CT (непрерывную интеграцию, доставку и обучение моделей)
- Разворачивать ML-модели: Освоите контейнеризацию (Docker, Kubernetes ), поймете разницу между монолитом и микросервисами, научитесь использовать облачные платформы (на примере Yandex Cloud, AWS ) и коробочные решения (TF Serving )
- Понимать архитектуру ML-систем: Выбирать подходящие подходы для интеграции моделей в production
- Организовывать командную работу: Эффективно использовать MLOps-инструменты для совместной разработки
- Понимать основы менеджмента DS-проектов и команд (В расширенной версии)
Кому нужно обучение по методам и средствам MLOps
Цель курса:
Аудитория:
Предварительный уровень подготовки:
- Опыт программирования на Python
- Основы анализа данных
Как проходят курсы
Офлайн-обучение или онлайн-курс проходят в формате интерактивного семинара: даже в дистанционном режиме с вами занимается живой преподаватель - рассказывает теорию, дает практические задания и проверяет результаты выполнения. В качестве примеров рассматриваются кейсы из реального бизнеса и лучшие практики MLOps.
*В расширенную версию курса (40 ак.часов) включены основы управления DS-проектом (Часть 6).
Продолжительность курса:
- базовая версия: 24 академических часа, 6 дней
- расширенная версия (включая часть 6 по менеджменту DS-проектов): 40 академических часов, 10 дней
Соотношение теории к практике: 40/60
По завершении обучения вы получите
Кто проводит курс
Ермилов Дмитрий
Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
География наших клиентов
- Москва
- Санкт-Петербург
- Нижний Новгород
- Екатеринбург
- Казань
- Краснодар
- Красноярск
- Перьм
- Челябинск
- Новосибирск
- Томск
- Тверь
- Саратов
- Самара
- Ростов-на-Дону
- Хабаровск
- Волгоград
- Калуга
- Якутск
- Севастополь
- Тольяти
- Владивоссток
- Тюмень
- Южно-Сахалинск
- Уфа
- Ставрополь
- Минск
- Алматы
- Астана
- Ташкент
- Душанбе
- Бешкек
Контакты авторизированного учебного центра
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево,
Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Телефон:
+7 (495) 414-11-21
+7 (995) 100-45-63
E-mail:
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 41-41-121 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.