MLOps: Разработка и внедрение ML-решений

Подходы к разработке ML-решений + средства их реализации и внедрения в production. Вы пройдете все шаги создания ML-продукта от сбора данных до интеграции ML-модели в эксплуатацию. Познакомитесь с популярными инструментами командной разработки: Git, MLFlow, DVC. Узнаете главные архитектуры ML-решений и основы менеджмента DS-проектов*.
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
 Чему Вы Научитесь:
 
  • 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)
 

Программа курса "MLOps: Разработка и внедрение ML-решений"

Кому нужно обучение по методам и средствам MLOps

Цель курса:

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов*.

Аудитория:

- Python-разработчикам: Желающим специализироваться на внедрении ML-решений. - Data Scientist'ам и Аналитикам Данных: Чтобы научиться доводить свои модели до production. - Инженерам Данных (Data Engineers): Для построения надежных ML-пайплайнов. - Менеджерам AI-продуктов и Тимлидам ML-команд: Чтобы понимать весь цикл разработки и эффективно управлять процессом.

Предварительный уровень подготовки:

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:
Соотношение теории к практике: 40/60

По завершении обучения вы получите

Успешно окончив курс "Разработка и внедрение ML-решений" в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных»вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельств о повышении квалификации.

Кто проводит курс

prepod-ermilov-dmitrij-mihajlovich.jpg
Преподаватель Школы Больших Данных

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

Часы работы:

Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00

Оставьте сообщение, и мы перезвоним вам
в течение рабочего дня
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Или напишите нам в соц.сетях

Поиск по сайту