Мы запустили курс «MLOps для разработки и мониторинга». Это 5 месяцев обучения лучшим практикам, а ещё — работа в готовой облачной инфраструктуре и 7 проектов в портфолио.
Кому подойдёт курс
Тем, кто уже работал с ML-моделями и инфраструктурой — и хочет углубить знания. А именно: специалистам в области Machine Learning и Data Science, инженерам данных, ML-инженерам и специалистам по DevOps.
Какие цели поможет закрыть обучение
В целом — выйти на новый профессиональный уровень. Вы освоите принципы MLOps, с которыми получится:
сделать продакшн ML-моделей более быстрым и безопасным;
сделать инфраструктуру настраиваемой и стабильной;
наладить эффективное взаимодействие команд.
Чему научитесь
развёртывать ML-модели и управлять ими в продакшн-среде;
настраивать автоматизацию через CI/CD;
разрабатывать MLOps‑архитектуру под конкретный кейс;
работать в облачной среде и управлять ML‑инфраструктурой при помощи Yandex Cloud…
…и многому другому. Если начнёте с первым потоком, то к концу октября уже освоите все необходимые навыки.
Что особенного в курсе
Фокус на MLOps-принципах, а не на конкретных инструментах. На курсе поймёте функциональные компоненты MLOps. Со временем технологии будут меняться, но ваши навыки останутся востребованными.
Все актуальные инструменты. Подобрали стек технологий, который соответствует современным требованиям MLOps: ClearML, MLflow, ClickHouse, Mage, Superset, Yandex Cloud и другие. Будете использовать инструменты, которые разработаны специально для задач MLOps.
В основе — опыт инженеров из ведущих компаний. Например, программный эксперт курса сейчас работает в Netflix Games, а до этого сотрудничал с Wolt, X5 Group и VK. Сильные специалисты в области машинного обучения собрали свои знания, чтобы вы учились на реальных кейсах.
Обучение займёт около 15 часов в неделю. Но график гибкий, получится совмещать с работой.
Стоимость курса — 140 000 ₽за весь курс со скидкой, если оплатить сразу. Можно платить частями, например, по 28 975 ₽/мес.
Попробуйте пройти бесплатный модуль: сможете и попрактиковаться, и определиться с выбором.
Источник: habr.com