MLOps: основы

PRO-курс

Курс показывает, как организовать полный жизненный цикл ML‑моделей на уровне команды. Студент знакомится с ключевыми практиками MLOps: трекинг экспериментов и метрик обучения, хранение и версионирование моделей и данных, автоматизация пайплайнов обучения и деплоя, базовый мониторинг в проде. Это помогает перевести ML‑разработку из разрозненных ноутбуков в управляемый процесс, интегрированный в инженерную инфраструктуру продукта.

  • 18 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков

Курс по MLOps-практикам: процессы, трекинг экспериментов, реестр моделей, версионирование данных и CI/CD для ML-проектов.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Что такое MLOps и зачем он нужен

2 урока

Разбираемся с ролью MLOps и отличиями от классического DevOps.

Трекинг экспериментов и управление моделями

2 урока

Учимся отслеживать эксперименты и хранить модели как управляемые артефакты.

Версионирование данных и воспроизводимость

2 урока

Говорим о данных как о ключевом элементе ML‑пайплайна и их версиях.

CI/CD для ML-проектов

2 урока

Рассматриваем, как автоматизировать обучение, тестирование и выкатывание моделей.

Мониторинг, алерты и процессы команды

2 урока

Связываем технические инструменты MLOps с ежедневной работой команды.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение