Автоматизировать ML-цикл
Собирать повторяемые пайплайны для данных, обучения и проверки моделей.
Курс Skivo · MLOps Engineering
MLOps Engineer.
Превращайте модели
в надёжные продукты.
Научитесь запускать, мониторить и улучшать ML-модели в продакшене: от данных и эксперимента до стабильного сервиса с AI-помощником.
ML + DevOps · практика с пайплайнами · современный стек
12 недельот модели
до продакшена
до продакшена
48 уроковкороткие занятия
по 15 минут
по 15 минут
6 проектовпайплайны и
ML-сервисы
ML-сервисы
01 · DATAДанныеВерсии и качество
02 · TRAINМодельЭксперимент
03 · AI OPSПроверкаМетрики и дрейф
04 · PRODСервисМодель работает
Что изменится
Не оставляйте модель в ноутбуке. Делайте её частью продукта.
Вы научитесь строить воспроизводимый путь модели: данные, обучение, проверка, деплой и наблюдение за качеством.
Доставлять модель в продакшен
Упаковывать ML-решения в сервисы и делать их доступными для продукта.
Замечать деградацию заранее
Следить за качеством, дрейфом данных и стабильностью работающей модели.
Практика
Не отдельные скрипты. Ваши MLOps-проекты.
Версионирование данных и модели
Автоматический ML-пайплайн
Деплой модели как сервиса
Мониторинг качества в продакшене
Программа
От ML-эксперимента до устойчивого сервиса.
Основы MLOps и воспроизводимость
Данные, эксперименты, версии и принципы надёжного ML-процесса.
Пайплайны и автоматизация
Собираем процессы обучения, проверки и публикации модели.
Деплой и инфраструктура
Упаковываем модель и подключаем её к продукту через сервисы и API.
Мониторинг и AI для MLOps
Следим за здоровьем модели, работаем с логами и запускаем финальный проект.
FAQ
Вопросы, которые обычно задают.
Нужен ли опыт в Machine Learning?
Базовое понимание Python и ML будет полезно. Курс помогает перейти от экспериментов к инженерному запуску моделей.
Нужен ли опыт в DevOps?
Нет, но вы познакомитесь с ключевыми DevOps-подходами, которые нужны именно для ML-систем.
Что будет в финале курса?
Вы соберёте MLOps-кейс: данные, модель, автоматический пайплайн, деплой и мониторинг качества.
Ваш следующий навык
Пусть модели не просто обучаются. Пусть они работают для продукта.
Начните с первого короткого урока и соберите свой первый MLOps-пайплайн.