MLOps для разработки и мониторинга моделей

MLOps для разработки и мониторинга моделей
MLOps для разработки и мониторинга моделей

Это курс не для входа в профессию: он рассчитан на того, кто уже обучает модели или обслуживает инфраструктуру, но не умеет доводить модель до стабильной работы в продакшне. Три чётких адресата названы прямо. Специалист по Data Science и ML разберётся в инструментах MLOps на всём пути от эксперимента до внедрения. ML-инженер и devops-специалист научатся разворачивать модели, настраивать автоматическое развёртывание, мониторинг и обновление версий. Инженер данных выйдет за рамки классических ETL-процессов и займётся ML-пайплайнами. Отдельно разбирают выбор инфраструктуры для инференса — виртуальные машины или Kubernetes.

Пять месяцев с двумя форматами на выбор, и выбирать нужно честно. Со спринтами и дедлайнами модули открываются по расписанию, задания сдаются в срок — так проще не бросить. В своём темпе задания открываются по мере прохождения, нагрузку регулируете сами, но это требует самоконтроля, и школа об этом предупреждает прямым текстом. Есть каникулы, а дедлайн проекта можно передвинуть через куратора. Диплом о профессиональной переподготовке выдают при наличии среднего профессионального или высшего образования, иначе сертификат. Итоговый проект обязателен: если не дойти до него, останется только электронная справка с перечнем освоенных модулей.

5 мес.
Обновлено 07 сентября

Готовы освоить профессию?

Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 145 500 ₽

Записаться

Что уточнить у школы

Эти вопросы пригодятся на сайте школы — задайте их менеджеру до оплаты.

Про обучение
1 Какой документ я получу после курса и можно посмотреть, как он выглядит?
2 Как вернуть деньги, если курс не подойдёт?
3 Сколько времени в неделю нужно уделять курсу, чтобы успевать?
4 Кто проверяет мой код на курсе и даёт по нему обратную связь?
Если планируете работать по этому направлению
5 Сколько проектов из курса войдёт в моё портфолио?
6 Помогаете ли вы с поиском работы или клиентов после курса?
чтобы вставить в чат или письмо школе

Сравните с альтернативами

Три программы других школ по тем же навыкам — сравнили по главному. Лучшее значение в строке подсвечено.

Листайте вбок — курсов 4
MLOps для разработки и мониторинга моделей
MLOps инженер
Инженер машинного обучения
ML-инженер. Специализация: NLP-инженер с нуля
MLOps для разработки и мониторинга моделей Этот курс
MLOps для разработки и мониторинга моделей
Яндекс Практикум
MLOps инженер
MLOps инженер
TeachMeSkills
Самый доступный Самый короткий
Цена
145 500 ₽
105 000 ₽
119 000 ₽
134 470 ₽
275 600 ₽
306 240 ₽
Рассрочка
Да
Да
Длительность
5 мес.
4 мес.
7 мес.
18 мес.
Документ
Выдаётся сертификат
Сертификат по завершении
MLOps для разработки и мониторинга моделей Этот курс
MLOps для разработки и мониторинга моделей
Яндекс Практикум
MLOps инженер
MLOps инженер
TeachMeSkills
Самый доступный Самый короткий
Инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения
Karpov Courses
ML-инженер. Специализация: NLP-инженер с нуля
ML-инженер. Специализация: NLP-инженер с нуля
Нетология
Цена 145 500 ₽ 105 000 ₽ 119 000 ₽
134 470 ₽
275 600 ₽
306 240 ₽
Рассрочка
Длительность 5 мес. 4 мес. 7 мес. 18 мес.
Документ Выдаётся сертификат Сертификат по завершении
Записаться Записаться Подробнее Записаться Подробнее Записаться Подробнее
Данные — из каталогов школ, обновляются ежедневно. Полное сравнение — 4+ параметров

О школе

Яндекс Практикум — образовательный сервис Яндекса для тех, кто хочет освоить IT- и digital-навыки через практику, наставников и разбор реальных задач. В каталоге школы есть направления по программированию, анализу данных, дизайну, менеджменту, маркетингу, ИИ и английскому; многие программы можно начать с бесплатной части, чтобы проверить формат до покупки.

Сильная сторона Практикума — связь с продуктовой экспертизой Яндекса. На сайте школы отдельно подчёркивается, что авторы и наставники курсов работают с технологиями Яндекса, а в учебных программах используются бизнес-кейсы из продуктовой среды. Для студента это полезно не красивой вывеской, а прикладной логикой: задания ближе к рабочим процессам, чем к абстрактным упражнениям.

Практикум подойдёт тем, кто готов учиться регулярно и не ждёт быстрых обещаний. Профессии вроде Python-разработчика, аналитика данных или инженера по тестированию требуют самостоятельной практики между уроками, портфолио и нормальной подготовки к собеседованиям. Карьерный центр помогает с резюме, проектами, вакансиями и интервью, но оффер всё равно зависит от темпа студента, рынка и качества выполненных работ.

Перед выбором программы лучше пройти бесплатный вводный блок и посмотреть, насколько вам подходит подача: тренажёр, дедлайны, ревью, общение с наставниками. Если первые задания идут тяжело, но понятно, это хороший знак. Если раздражает сам формат самостоятельной работы, стоит сравнить Практикум с более классическими курсами с живыми лекциями.

Как выбрать направление

У Яндекс Практикума много разных треков, поэтому выбор лучше начинать не с названия профессии, а с будущей задачи. Если вам ближе код и логика продукта, смотрите программирование и тестирование. Если нравится искать закономерности в цифрах, подойдут аналитика данных и смежные направления. Если хочется работать с интерфейсами, текстами, гипотезами и визуальной подачей, разумнее сравнить дизайн, маркетинг и менеджмент.

Полезный фильтр — время на практику. Большая программа требует регулярного ритма: проходить тренажёр, сдавать проекты, читать ревью, исправлять работу после комментариев наставника. Если сейчас есть только пара свободных часов в неделю, лучше начать с вводного блока или короткого курса. Так вы проверите интерес к теме без лишней спешки.

Совет. Сравните 2–3 программы внутри одной области и посмотрите, какие проекты появятся в портфолио. Работодателю обычно важнее законченная работа, чем длинный список пройденных модулей.

Яндекс Практикум особенно полезен тем, кто готов учиться через действие. Формат не обещает мгновенный переход в новую профессию, зато помогает выстроить понятный маршрут: попробовать вводную часть, пройти базу, собрать проекты, подготовить резюме и выйти на первые собеседования без хаотичного самостоятельного поиска.

Ещё один важный критерий — поддержка после первых учебных недель. Проверьте, где задавать вопросы, как быстро приходят ревью, что делать при переносе дедлайна и можно ли вернуться к сложной теме позже. Эти мелочи сильно влияют на то, дойдёте ли вы до финального проекта.

MLOps для разработки и мониторинга моделей
145 500
Кредит
Записаться
Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 145 500 ₽
Сравнить с 3 похожими
Промокод скопирован