Разработка и внедрение ML-решений

(24 ак. часов) Курс дает практику полного MLOps-цикла: управление кодом/данными/признаками (Git, DVC, Feast), трекинг экспериментов и артефактов (MLflow/ClearML), контейнеризация и API-сервинг моделей (Docker, FastAPI), оркестрация пайплайнов (Airflow), CI/CD и мониторинг качества/дрейфа (Evidently) с базовой визуализацией. В результате вы сможете переводить модели из ноутбука в production как воспроизводимые и поддерживаемые ML-сервисы, автоматизируя развертывание, обновления и контроль деградации.