MLOps

Для кого этот курс?

MLOps — это не человек, а набор практик, которым должны обладать различные специалисты. Поэтому знание MLOps для каждой роли открывает свои возможности в команде.

• Для Data Scientist-ов: если вы уже умеете создавать модели, то научитесь деплоить их в прод.
• Для ML Engineer-ов: сможете унифицировать управление несколькими моделями.
• Для Data Engineer-ов: вам откроется остальная часть data-driven конвейеров: валидация, обучение, вывод ML моделей в прод и мониторинг.
• Для Data Analytic-ов: сможете выйти за рамки графиков и дашбордов и запустить свои модели в онлайне.
• Для Softwear Engineer-ов: будете понимать, что нужно делать, если на вашем продукте планируют внедрять ML.

Необходимые знания

• построение веб-сервисов на python
• опыт разработки на python
• опыт использования python для решения задач ML
• Linux
• Git

Что вам даст этот курс?

Данный курс даст вам понимание того, как устроен процесс внедрения ML-решения от идеи до вывода его в прод. Преподаватели поделятся лучшими практиками и инструментами MLOps, которые устоялись в современной индустрии.

Примеры практических задач, рассматриваемых на курсе:

• Как правильно организовать хранение исходников
• Где и как хранить данные
• Как сделать CI/CD
• Как регулярно обновлять данные и переобучать модели
• Как управлять инфраструктурой в облаках
• Как упаковывать ML модели в микросервисы
• Как разворачивать k8s
• Как настраивать мониторинг и алертинг

Инструменты, которые используются на курсе: Яндекс клауд, Git hub, S3, Spark, Kafka, Airflow, DVC, ML Flow, Docker, K8s, Prometheus, Grafana и другие.