Курс подходит
- Новичкам, планирующим первую работу в IT
- Самоучкам, собирающим доказательное портфолио
- Специалистам, систематизирующим профессиональные навыки
Практические профессии
Онлайн-курс «Machine Learning Engineer»
Доводить ML-модели от данных до устойчивого production-сервиса. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: ML-сервис с pipeline, API, мониторингом и воспроизводимым релизом.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Роль ML Engineer» на практическом примере
- Проектировать «Подготовка данных» на практическом примере
- Применять «Feature pipeline» на практическом примере
- Проверять «Обучение модели» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Валидация» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Эксперименты MLflow» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Роль ML Engineer
«Роль ML Engineer» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Подготовка данных
«Подготовка данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Feature pipeline
«Feature pipeline» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Обучение модели
«Обучение модели» простыми словами — это умение выделить сущности, границы и связи, затем проверить схему на основном и аварийном сценариях. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Валидация
«Валидация» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Эксперименты MLflow
«Эксперименты MLflow» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Model serving
«Model serving» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Контейнеризация
«Контейнеризация» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
CI/CD
«CI/CD» простыми словами — это умение собрать воспроизводимый путь поставки, автоматизировать проверки и отработать безопасный откат. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Мониторинг drift
«Мониторинг drift» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Переобучение
«Переобучение» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Защита ML-сервиса
«Защита ML-сервиса» простыми словами — это умение решить рабочую задачу и оформить воспроизводимое доказательство личного вклада. Мы превращаем выполненную задачу в доказательство навыка, которое может проверить другой специалист.
Результат
ML-сервис с pipeline, API, мониторингом и воспроизводимым релизом
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Нужны базовые навыки инструментов, перечисленных в программе. Перед началом пройдите вводные курсы по незнакомым технологиям.
Инструменты курса
Python, scikit-learn, FastAPI, Docker, MLflow, CI/CD
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 54 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Это не вводный курс. Перед началом желательно: Нужны базовые навыки инструментов, перечисленных в программе. Перед началом пройдите вводные курсы по незнакомым технологиям..
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.