О курсеПрограммаКоманда курсаСтоимость
КомпаниямНачать учиться бесплатно
Что даст этот курс
Он для специалистов в области Machine Learning и Data Science, которые хотят сделать продакшн ML‑моделей более быстрым и безопасным, инфраструктуру — настраиваемой и стабильной, а взаимодействие команд — слаженным и эффективным.

Вы освоите принципы MLOps, которые помогут решить эти задачи и перейти на новый профессиональный уровень. Мы не обещаем, что будет легко, но поддержим и поможем на этом пути.
Освоите стек технологий, который соответствует современным требованиям MLOps

Python
Git
Docker
Docker Compose
FastAPI
MLflow
ClearML
S3
Yandex Cloud
Prometheus Stack
Evidently
Great Expectations
Airflow
PostgreSQL
Linux
GitLab CI
CI/CD
NFS
Kserve
Программа курса
Рассчитана на 5 месяцев. Нагрузка — от 15 часов в неделю.
2 часа
Бесплатно
Деплой модели на FastAPI в Yandex Cloud
1 модуль — бесплатно, чтобы вы познакомились с платформой и определились, подходит ли вам курс
  • Python
  • FastAPI
  • Yandex Cloud
От Jupyter Notebook к рабочему сервису
Освоите процесс превращения модели из исследовательского кода в полноценный веб‑сервис, доступный пользователям
Введение в FastAPI
Познакомитесь с FastAPI — современным и удобным Python‑фреймворком для создания веб‑сервисов, в том числе и с ML
Прототипирование сервиса для ML‑модели
Сделаете прототип сервиса и протестируете его локально, используя FastAP
Развёртывание сервиса в Yandex Cloud
Развернёте сервис с ML‑моделью в облаке — ваша первая «боевая» модель
Ограничения текущего подхода
Получите понимание реальных вызовов при развертывании моделей и подготовитесь к изучению продвинутых MLOps-практик
Знакомство с курсом
Поймёте, как организован курс и какие задачи вас ждут на курсе дальше
Научитесь деплоить ML‑модель в облаке, используя FastAPI
1
Карта профессионального развития・1 неделя
Введение в MLOps
Освежите знания по MLOps и роли MLOps в жизненном цикле ML‑проекта. Рассмотрите модели зрелости от Microsoft, Google и GigaOm. Оцените свои проекты. Составите карту своего профессионального развития с учётом навыков, которые получите на курсе.
  • MLOps
  • Жизненный цикл
  • Модели зрелости
  • Карта профессионального развития
Роль MLOps в жизненном цикле ML‑проекта
Поймёте роль MLOps в жизненном цикле ML‑модели: от подготовки данных до продакшна и мониторинга. Узнаете, как связаны этапы разработки и эксплуатации, какую ценность MLOps приносит бизнесу — скорость, стабильность, качество решений.
Зрелость MLOps и платформенный подход
Изучите модели зрелости MLOps. Узнаете, как оценивать уровень проекта. Разберёте ключевые компоненты MLOps‑платформ. Поймёте, как платформизация помогает стандартизировать процессы и ускорять разработку.
Профессия MLOps‑инженера и карта развития
Рассмотрите роль MLOps‑инженера как специалиста на стыке Data Science, разработки и инфраструктуры. Определите зоны ответственности и ключевые навыки. Оцените свой текущий уровень компетенций и сформируете персональную траекторию развития.
Составите карту ваших навыков в MLOps и определите траекторию профессионального развития
2
1 практическая работа・2 недели
Практики разработки
Перейдёте от хаотичной разработки к созданию профессиональных и надёжных ML‑решений, которые легко поддерживать.
  • uv
  • Pylint/Ruff
  • mypy
  • PyTest
  • Docker
  • Docker Compose
Управление зависимостями
Настроите изолированное окружения с uv, изучите безопасное обновление библиотек и автоматизацию процессов
Качество кода
Научитесь применять автоформатирование, линтинг (PEP8) и статическую типизацию для повышения читаемости, предсказуемости и надёжности кода
Промышленные ML‑пайплайны
Научитесь организовывать эксперименты, создавать масштабируемые и поддерживаемые решения
Тестирование ML
Напишете чистые, изолированные и воспроизводимые тесты для всех компонентов (данные, модели, логика) с использованием PyTest
Сделаете ревью кода для ML-проекта
3
1 проект・2 недели
DevOps- и CI/CD‑практики
Научитесь внедрять DevOps-практики в MLOps: от теории ограничений и Linux‑администрирования до построения CI/CD‑пайплайнов для ML‑приложений с контейнеризацией, деплоем на ВМ и управлением артефактами.
  • GitLab CI
  • Docker
  • Docker Compose
  • S3
  • NFS
  • Linux
  • Systemd
  • Yandex Cloud
Философия DevOps и MLOps
Узнаете теорию ограничений и принципы бережливого производства. Поймёте, как находить и устранять узкие горлышки в ML‑системах.
Инфраструктура для MLOps
Освоите администрирование Linux‑серверов: работу с Systemd, переменными окружения, сетевыми хранилищами (NFS) и облачными объектными хранилищами (S3).
Непрерывная интеграция — CI
Научитесь автоматизировать этапы линтинга кода, обучения моделей и сохранения артефактов (весов моделей) в S3 с помощью GitLab CI.
Непрерывное развёртывание — CD
Настроите автоматический деплой Docker‑контейнеров на удалённые виртуальные машины. Научитесь безопасно управлять секретами и использовать современные инструменты сборки образов (BuildKit).
Создадите GitLab‑пайплайн для линтинга, сборки и деплоя на ВМ
4
Квизы и ситуационные задачи・2 недели
Контейнеризация и облачное окружение
Научитесь упаковывать ML-решения в Docker-контейнеры и запускать их в облаке.
  • Python
  • Docker
  • Docker Compose
  • Git
  • Yandex Cloud
Знакомство с Docker
Научитесь устанавливать Docker, создавать образы и управлять контейнерами. Освоите контейнеризацию ML‑сервисов с оптимизацией (.dockerignore, multistage build).
Оркестрация сервисов
Соберёте и научитесь управлять многосервисной инфраструктурой с помощью Docker Compose, а также диагностировать взаимодействия.
Настроите облачное окружение с необходимыми инструментами в Yandex Cloud
5
1 проект・2 недели
Качество и версионирование данных
Научитесь проектировать data-пайпланы для ML, диагностировать проблемы данных (пропуски, дрифты), внедрять валидацию через Pandera/Great Expectations и версионировать датасеты с DVC для воспроизводимости.
  • Pydantic
  • Great Expectations
  • ClearML
Введение в data engineering для ML
Изучите пути данных от источников до модели: типы хранилищ (объектные/табличные/файловые), стратегии инжеста, критерии выбора инфраструктуры под задачи ML
Проблемы качества данных и метрики
Научитесь распознавать ошибки данных (дубликаты, некорректные форматы, схематические несоответствия), рассчитывать метрики completeness/validity/uniqueness и анализировать их влияние на модели
Data Drift и Schema Drift
Поймёте различия между Data/Target/Concept/Schema Drift, сделаете ручное обнаружение дрифтов (PSI/KS‑тесты), автоматизируете мониторинг с Evidently и интерпретируете отчёты
Выявите Data Drift (метрики PSI, KS, библиотека Evidently), сравните исторические и текущие данные, опишите схемы (Pandera, Pydantic) для обнаружения ошибок типов, пропусков и выбросов. Также автоматизируете тесты качества и отчёты при помощи Great Expectations
6
1 проект・2 недели
Отслеживание экспериментов, управление ML‑моделями и их хранение
Освоите ключевые инструменты MLOps (MLflow и ClearML) и научитесь управлять полным жизненным циклом ML-проектов — от логирования экспериментов до реестра моделей, деплоя и оркестрации ресурсов.
  • Python
  • MLflow
  • ClearML
MLflow
Разберёте задачи, которые решают инструмент MLOps. Сравните возможности MLflow и ClearML. Научитесь фиксировать параметры и метрики экспериментов, отслеживать их результаты и сравнивать запуски между собой. Освоите реестр моделей и встроенный механизм развёртывания.
ClearML
Изучите принципы работы этой платформы. Научитесь отслеживать эксперименты и управлять версиями моделей. Разберёте развёртывание моделей и их обновление в ClearML.
Оркестрирование ресурсами ClearML
Познакомитесь с концепцией агента ClearML и принципами распределённого выполнения задач. Поймёте, как организовать масштабируемый запуск экспериментов.
Настроите ClearML: сервер, версионирование экспериментов, реестр моделей, S3‑хранилище и управление агентами
7
1 проект・2 недели
Оркестрация и ML‑пайплайны
Освойте полный цикл оркестрации ML: автоматизируйте подготовку данных, эксперименты, обучение моделей и их деплой в продакшн с помощью промышленных инструментов.
  • Airflow
  • ClearML
  • Docker
  • Kubernetes
  • S3
  • Yandex Cloud
Батч-оркестрация с Airflow
Сможете описывать и планировать ETL‑процессы с помощью DAG. Узнаете, как автоматизировать загрузку и обработку данных из S3.
Оркестрация ML‑экспериментов в ClearML
Научитесь создавать воспроизводимые ML‑пайплайны для обучения, валидации и сравнения множества моделей с параллельным запуском экспериментов.
Развёртывание в Kubernetes с помощью Helm
Поймёте основы Kubernetes. Разберётесь в управлении развёртыванием ML‑сервисов с помощью Helm‑чартов, стандартизацией и контролем версий инфраструктуры.
Распределённые вычисления и продакшн‑деплой
Настроите ClearML Agent в Kubernetes для распределённого выполнения задач. Автоматизируете процесс выбора лучшей модели и её деплоя в Serving.
Сравнительный анализ инструментов
Изучите экосистему оркестраторов: Airflow, Mage, Prefect, Argo Workflows. Поймёте их сильные и слабые стороны в реальных проектах.
Построите воспроизводимый ML‑пайплайн для приложения
8
1 проект・2 недели
Развёртывание ML-моделей
Спроектируете, развернёте и оптимизируете системы для пакетного и онлайн-инференса. Выберете подходящие инструменты и форматы моделей, чтобы обеспечить производительность и масштабируемость.
  • ClearML
  • Kubernetes
  • Kserve
  • ONNX
  • S3
  • GitLab Registry
  • Yandex Cloud
Офлайн‑инференс в ClearML
Автоматизируете пакетные предсказания по расписанию с распределённой обработкой данных и управлением артефактами в S3.
Онлайн‑инференс в Kubernetes
Разработаете и задеплоите ML‑сервис в k8s: используете Init‑контейнеры и Secrets, обеспечите доступ к моделям из S3.
Оркестрация инференса с Kserve
Создадите высокопроизводительный инференс‑сервис с автоматическим масштабированием, мониторингом и интеграцией с объектными хранилищами.
Оптимизация моделей
Конвертируете модели в форматы ONNX для ускорения предсказаний. Сравните производительность разных форматов.
Развернёте ML‑приложение в k8s
9
1 проект・2 недели
Мониторинг и обратная связь
Спроектируете и развернёте систему полного цикла мониторинга для ML-проектов. Будете отслеживать работоспособность инфраструктуры и качество моделей. Автоматизируете реакцию на инциденты.
  • Prometheus
  • Grafana
  • Loki
  • Evidently
  • Alertmanager
  • Yandex Cloud
Инфраструктурный мониторинг
Научитесь собирать системные метрики (CPU, RAM, GPU) и метрики приложений (latency, throughput) с помощью Prometheus. Создадите дашборды в Grafana для визуализации состояния системы.
Централизованное логирование и алертинг
Настроите сбор логов с помощью Loki, интегрируете их в Grafana. Создадите правила для автоматического оповещения о проблемах через Alertmanager.
Мониторинг качества ML‑моделей
Научитесь отслеживать метрики качества и анализировать поведение моделей — изменения распределений признаков и предсказаний, data drift и concept drift. Рассмотрите библиотеку Evidently: от расчёта метрик до интеграции с системой мониторинга и настройки порогов алертов.
Мониторинг в CI/CD и автоматизация реагирования
Интегрируете проверки качества в пайплайн. Автоматизируете переобучение и деплой новых версий моделей при срабатывании алертов.
Построите систему полного цикла мониторинга для ML‑приложения: от сбора метрик и визуализации в Grafana до настройки алертов и интеграции с CI/CD. Автоматизируете обновление модели в продакшне
Самостоятельно・3 недели
Итоговый проект на датасете Яндекс Маркета
Разработаете сервис персональных рекомендаций. Пройдёте полный цикл MLOps: подготовке данных, обучение модели, управление версиями в MLflow или ClearML, организацию хранения артефактов, развёртывание API‑сервиса и мониторинг качества модели.

Сможете выбрать инфраструктуру для инференса: виртуальные машины или Kubernetes.
Получите сертификат о переподготовке
Это официальный документ установленного образца, который принимают работодатели
Очень много практики
Потренируетесь на 6 проектах
Научитесь строить продакшн‑слой для ML‑моделей, управлять версиями данных, настраивать автоматизацию через CI/CD, мониторить качество предсказаний и разрабатывать MLOps‑архитектуру, адаптированную под ваш проект.
Будете учиться в условиях, близких к реальным
На готовой инфраструктуре в облаке
У вас будут S3‑хранилище, виртуальная машина для разработки, Kubernetes Namespace, а также доступ к другим сторонним сервисам, которые запускаются по клику.
С фокусом на MLOps‑принципах, а не на инструментах
Научитесь понимать, какие задачи необходимо решать на каждом этапе вывода модели в продакшн и как обеспечить её корректную работу. Такой подход даст вам навыки, которые останутся актуальными, даже если технологический стек поменяется.
С обратной связью от опытных наставников
Программа поделена на спринты, за которые вы изучаете тему и делаете проект. Потом отправляете его на ревью, а эксперт проверяет и комментирует. И тот же цикл дальше, пока не дойдёте до конца.
Практикум AI помогает учиться
Когда в теории что-то непонятно, нейросеть объяснит это другими словами. А в конце каждого урока подготовит краткий пересказ о самом главном.
2 формата на выбор
  • С дедлайнами. Модули открываются по расписанию — их важно осваивать за определённое время. Проекты тоже нужно сдавать в срок.
  • В своём темпе. Темы и задания открываются последовательно. Можно завершить курс быстрее или продлить прохождение на месяц.

    Подробнее о форматах
Этот курс может оплатить
ваш работодатель
Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25
  • Расскажем всё про курс
  • Сообщим стоимость
  • Ответим на ваши вопросы
  • Подготовим договор и счёт
 
  •                                        

Если у вас есть вопросы, оставьте заявку — мы позвоним

Менеджер расскажет о курсе и предложит персональную скидку

Или позвоните нам сами:
+7 (775) 020-45-15
А если не любите голосом — напишите:
Политика конфиденциальности
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
Курс рассчитан на специалистов, уже имеющих опыт работы с ML‑моделями и инфраструктурой.

Мы ожидаем, что у вас есть:
  • Опыт разработки на Python больше 1 года, включая ООП и написание веб‑сервисов на Flask, FastAPI или Django.
  • Опыт использования Python для решения задач ML.
  • Знание SQL на уровне аналитических запросов и записи в базы данных.
  • Понимание Git на уровне открытого и замердженного PR.
  • Опыт использования простых пайплайнов по обработке данных в оркестраторах общего применения Airflow или Prefect.
Также важно, чтобы у вас была возможность уделять учёбе 10–15 часов в неделю на протяжении 5 месяцев.
Кто будет меня учить?
Все наставники — специалисты в области машинного обучения из крупных компаний с большим опытом работы с инструментами MLOps.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
В программе предусмотрены каникулы, во время которых можно отдохнуть или повторить сложные темы.

Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.
Можно ли пройти курс в своём темпе?
Да. Этот курс можно пройти в одном из двух форматов:

• С дедлайнами. Модули открываются по расписанию, и задания нужно выполнять точно в срок.
• В своём темпе. Темы и задания открываются последовательно. Можно регулировать нагрузку и проходить курс быстрее или медленнее. Подробнее о формате.

Проходите курс в своём темпе, если вам сложно подстраиваться под расписание. Но помните, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще дойти до конца.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Конечно. Если поток ещё не стартовал, вернём всю сумму. Если учёба уже началась, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашего потока — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект. Тогда выдадим вам сертификат о переподготовке в электронном виде.

А если не получится, по запросу выдадим электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.
Вы поможете сменить или найти работу?
На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить обучение в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.
На каком языке проходит обучение?
Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими студентами.

Давайте поможем

Напишите, как вас зовут и по какому номеру можно связываться, — в течение 30 минут позвоним и расскажем всё про курсы

Или позвоните нам сами:
+7 (775) 020-45-15
А если не любите голосом — напишите:
Политика конфиденциальности