OTUS
MLOps
СертификатОнлайн
Описание курса
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.
Отзывы о курсе
Еще курсы
Бэкенд разработчик272Фулстек разработчик157Веб-разработчик149Фронтенд разработчик144Разработчик игр90Разработчик мобильных приложений65Десктоп разработчик35Архитектор программного обеспечения30Инженер встраиваемых систем25Программист 1С23Разработчик баз данных20HTML-верстальщик9Системный инженер8Архитектор баз данных3
Все курсы в специализации