Проектировать MLOps-процессы
Оценивать зрелость проекта и автоматизировать работу с данными и моделями.
MLOps для разработки и мониторинга моделей
Курс для технических специалистов с опытом ML: автоматизация подготовки данных, экспериментов, развёртывания и мониторинга моделей.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 5 месяцевСрок по карточке курса и каталогу школы.
- Уровень входа
- Практикам, Опытным
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Специалистам по ML и Data Science | Разобраться в инструментах для управления жизненным циклом моделей. |
| Инженерам данных и DevOps | Освоить ML-пайплайны и эксплуатацию моделей при наличии требуемой подготовки. |
Чему вы научитесь
Развёртывать модели
Создавать воспроизводимые пайплайны, контейнеризировать и развёртывать ML-сервисы.
Следить за качеством
Настраивать проверки данных, мониторинг метрик и автоматическую доставку изменений.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Шесть проектов с обратной связью, включая итоговый проект на датасете Яндекс Маркета.
Консультации
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Четыре сессии вопросов и ответов с ML-инженерами.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Онлайн-теория и задания; обучение с дедлайнами или в своём темпе.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Деплой ML-моделей на FastAPI
Бесплатная практика по развёртыванию модели через FastAPI.
02Введение в MLOps
Жизненный цикл ML-проекта и зрелость MLOps.
03Практики разработки
Практики разработки, качество кода и автоматизация.
04DevOps- и CI/CD‑практики
DevOps и CI/CD для ML-систем, GitLab-пайплайн.
05Контейнеризация и облачное окружение
Docker, контейнеризация и облачная инфраструктура.
06Качество и версионирование данных
Качество данных, дрифты, валидация и версионирование.
07Отслеживание экспериментов и управление ML-моделями
Эксперименты и реестр моделей с MLflow и ClearML.
08Оркестрация и ML-пайплайны
Воспроизводимые пайплайны и оркестрация с Airflow и ClearML.
09Развёртывание ML-моделей
Офлайн- и онлайн-инференс, Kubernetes и KServe.
10Мониторинг и обратная связь
Метрики систем и приложений, дашборды и мониторинг.
11Итоговый проект на датасете Яндекс Маркета
Полный MLOps-пайплайн на датасете Яндекс Маркета.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Шесть проектов
Пять практических работ и итоговый проект на датасете Яндекс Маркета с обратной связью экспертов.
Готовая инфраструктура
Практика на виртуальных машинах с ClearML, Airflow и Kubernetes.
Встречи с экспертами
Четыре сессии вопросов и ответов с опытными ML-инженерами.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Катерина Цаплина
Автор. MLOps-инженер/ИИ-архитектор в сфере горно-металлургической промышленности
Антон Алексеев
Автор. Dev/MLOps‑инженер
Алексей Григорьев
Автор. ML-инженер в ID R&D (Mitek Systems)
Александр Самофалов
Автор. ML‑инженер
Владимир Кочетков
Автор. ML‑тимлид в крупной компании —производителе IT-оборудования
Александр Дядиченко
Инженер. SRE в крупном ретейле
Документ об обучении
Диплом
Школа указывает этот вид документа.
После успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
После успешного итогового проекта без среднего профессионального или высшего образования.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 116 400 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 116 400 ₽ одним платежом или от 4 752 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 4 752 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какая подготовка нужна?
Более года разработки на Python, включая ООП и веб-сервисы, опыт ML, SQL, Git и пайплайнов в Airflow или Prefect.
Сколько длится курс?
Школа указывает пять месяцев и нагрузку около 12 часов в неделю.
Какая практика предусмотрена?
Шесть проектов с обратной связью, включая итоговый проект на датасете Яндекс Маркета, и четыре сессии Q&A.
Где выполняют практические задания?
Школа предоставляет виртуальные машины для работы с ClearML, Airflow и Kubernetes.
Какой документ выдают?
После успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования школа указывает диплом о профессиональной переподготовке; без такого образования — сертификат.
Есть ли помощь с трудоустройством?
На этом курсе школа её не предусматривает.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «MLOps для разработки и мониторинга моделей».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
KARPOV.COURSESИнженер машинного обучения
Курс по машинному обучению с нуля: Python, классические модели, нейронные сети, статистика и A/B-тесты. В программе предусмотрены задания и работа над проектом.
124 950 ₽
Стоимость курса
KARPOV.COURSESПродвинутое машинное обучение
Продвинутый курс для ML-инженеров: ранжирование, динамическое ценообразование, uplift, рекомендательные системы и MLOps. Здесь представлен вариант из пяти блоков.
187 950 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «MLOps для разработки и мониторинга моделей»
Сверьте опыт Python, ML, SQL и пайплайнов с входными требованиями.
Проверьте стек и выделите около 12 часов в неделю.
Выберите формат с дедлайнами или обучение в своём темпе.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть