MLOps- обучение онлайн в ЕЦДО в Ярославле

Бесплатный звонок

Обучение по направлению: MLOps в Ярославле

Краткое описание курса MLOps:

Курс "MLOps" (Machine Learning Operations) посвящен практическим аспектам организации процессов разработки, развертывания и управления машинными моделями в производственной среде. Программа нацелена на подготовку слушателей к решению задач по эффективному внедрению и сопровождению систем машинного обучения в реальных бизнес-приложениях.

Основные темы курса:

1. Введение в MLOps: принципы, базовые концепции и терминология.
2. Управление жизненным циклом моделей машинного обучения: от разработки до мониторинга в production.
3. Инструменты и практики непрерывной интеграции/поставки (CI/CD) для моделей МО.
4. Масштабирование систем машинного обучения: архитектурные решения и облачные сервисы.
5. Автоматизация обучения, валидации и развертывания моделей.
6. Мониторинг качества и производительности моделей в production.
7. Управление данными для машинного обучения: хранение, версионирование, качество.
8. Обеспечение безопасности и соответствия требованиям в MLOps.
9. Организационные аспекты внедрения MLOps в компании.

Формат обучения: дистанционный, с использованием интерактивных лекций, практических заданий и разбора кейсов.

Профессия: MLOps

Категория профессии:

Уровень образования: 9–11 классов

Тип обучения: Получение рабочей профессии

Часы обучения: 320 часов

Какой разряд можно получить: 3 разряд

Можно ли повысить квалификацию: Да

Какие документы выдадут при окончании курса:

Свидетельство о присвоении профессии
Квалификационное удостоверение
Выписка из протокола обучения
Внесение данных в государственный реестр ФРДО

Формат:

Дистанционно (онлайн)/ Очно с практикой/ Заочно

Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с условиями Политики конфиденциальности

Какие документы вы получите после обучения

После завершения обучения на курсе "MLOps" в Ярославле вы получите комплект документов, включающий в себя удостоверение установленного образца, свидетельство о профессии рабочего, должности служащего и выписку из протокола аттестационной комиссии

При этом онлайн форма обучения нигде не будет указана

Оставьте заявку, чтобы зафиксировать скидку

Цена курса "MLOps" в Ярославле 8 000 ₽ вместо 12 500 ₽

При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!

Вы получите:

Полный пакет документов
Доступ к онлайн платформе
Методические материалы
Внесение данных в государственный реестр ФРДО

Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с условиями Политики конфиденциальности

Отзывы наших студентов

Знаю, не всем в креслах сидеть, кто-то и дело делать должен. Только вот для дела тоже "корочка" нужна. Я прошел курс по направлению MLOps. Деньги нормальные, времени немного. Получил удостоверение – теперь работаю спокойно.

Кузнецов Михаил Дмитриевич

В центре все понравилось: запись, оплата, само обучение. Знания дают полные, все для работы важно. Отличный Центр!

Ершов Всеволод Михайлович

Я дипломированный специалист, на производстве работаю. Но разряд повышать все равно надо. Центр позволил прямо дистанционно пройти курс MLOps и уровень поднять.

Зайцев Виктор Андреевич

Центр помог получить не просто "корочку" MLOps, а еще и знания с навыками. Благодарен за программу!

Лебедев Николай Викторович

Искал работу по специальности – не мог устроиться. Решил новую профессию освоить. Пришел в ваш центр. Учился на MLOps. Все понятно и интересно. Закончил, 2 разряд получил. Очень быстро работу нашел. Рекомендую!

Петров Виктор Леонидович

Три недели назад закончила обучение на MLOps. Получила "корочку". Уже неделю работаю по специальности. Все нравится. На курсах все по делу, поддержка хорошая. Благодарю!

Волкова Зинаида Николаевна

Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с условиями Политики конфиденциальности

Курс MLOps в Ярославле в рассрочку

Рассрочку можно оформить на 3/6/12 месяцев
Первый платеж через месяц, не нужно платить проценты
Банки - ТИНЬКОФФ, ОТП БАНК
Поможем оформить заявление в банк
Оформление в день обращения

Какие навыки вы получите, обучаясь профессии MLOps в Ярославле

Вот основные знания и навыки, которые может получить слушатель, пройдя обучение на курсе MLOps:

1. Общее понимание MLOps:
   - Определение и значение MLOps (Machine Learning Operations)
   - Роль MLOps в разработке и развертывании моделей машинного обучения
   - Преимущества использования MLOps в Machine Learning проектах

2. Machine Learning Lifecycle:
   - Понимание различных этапов жизненного цикла модели ML: от подготовки данных до развертывания и мониторинга
   - Роль MLOps на каждом этапе жизненного цикла

3. Инфраструктура и инструменты MLOps:
   - Знакомство с основными компонентами MLOps инфраструктуры (системы управления кодом, CI/CD, хранилища моделей, и т.д.)
   - Изучение популярных инструментов и платформ MLOps (например, MLflow, Kubeflow, Airflow, и др.)
   - Настройка и интеграция компонентов MLOps инфраструктуры

4. Автоматизация процессов MLOps:
   - Навыки по автоматизации процессов разработки, тестирования, развертывания и мониторинга моделей ML
   - Использование CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) для автоматизации развертывания моделей

5. Управление моделями ML:
   - Техники версионирования, репродуцируемости и отслеживания моделей ML
   - Подходы к управлению жизненным циклом моделей (Model Lifecycle Management)

6. Мониторинг и управление моделями в производственной среде:
   - Методы мониторинга производительности, дрейфа данных и отказов моделей ML
   - Техники управления моделями в режиме реального времени (Model Serving, A/B тестирование и т.д.)

7. Практический опыт:
   - Выполнение практических заданий и проектов по развертыванию MLOps решений
   - Реализация end-to-end pipeline'ов для машинного обучения с использованием MLOps инструментов

В результате обучения слушатель получит комплексное представление об MLOps и практические навыки по внедрению и управлению MLOps в своих Machine Learning проектах.

Получите пробный доступ
к нашей образовательной платформе

Интуитивный интерфейс. Простая навигация и понятный дизайн позволяют сосредоточиться на обучении, а не на поиске нужных материалов.
Доступ в любое время. Обучайтесь с любого устройства – компьютера, планшета или смартфона. Ваш прогресс сохраняется автоматически.
Персональный кабинет. Храните все учебные материалы, отслеживайте прогресс и управляйте своим обучением в одном месте.
Мгновенная поддержка. Техническая поддержка и кураторы всегда на связи, готовы помочь в любой ситуации.

Преимущества, которые вы оцените:

Экономия времени – нет необходимости ездить в учебное заведение
Гибкость – учитесь в удобное время
Эффективность – современные технологии обучения
Доступность – все материалы всегда под рукой
Качество – профессиональные преподаватели и актуальные программы

Начните использовать все преимущества платформы ЕЦДО прямо сейчас! Зарегистрируйтесь и откройте для себя новый уровень онлайн-обучения.

Согласен(на) с политикой конфиденциальности

Кем вы сможете работать после обучения "MLOps" в Ярославле

После прохождения курсов MLOps, вы можете работать в следующих должностях:

1. MLOps Specialist/Engineer:
- Отвечает за построение, автоматизацию и оптимизацию конвейеров машинного обучения.
- Внедряет методологии и практики MLOps для обеспечения непрерывной поставки и развертывания моделей машинного обучения.
- Управляет жизненным циклом модели, включая обучение, тестирование, развертывание и мониторинг.

2. Machine Learning Platform Engineer:
- Разрабатывает и поддерживает платформу для машинного обучения, включая инфраструктуру, инструменты и процессы.
- Обеспечивает масштабируемость, надежность и эффективность платформы ML.
- Интегрирует различные инструменты и сервисы для создания комплексной экосистемы MLOps.

3. DevOps Engineer for Machine Learning:
- Адаптирует методологии DevOps к разработке и развертыванию систем машинного обучения.
- Автоматизирует процессы сборки, тестирования и развертывания моделей ML.
- Обеспечивает надежность, безопасность и масштабируемость конвейеров ML.

4. Machine Learning Infrastructure Specialist:
- Проектирует и поддерживает инфраструктуру для обучения и развертывания моделей ML.
- Оптимизирует использование вычислительных ресурсов и обеспечивает их эффективное распределение.
- Управляет ресурсами для обработки данных, моделирования и развертывания.

5. Data Pipeline Engineer for Machine Learning:
- Разрабатывает и поддерживает конвейеры обработки данных для обучения и оценки моделей ML.
- Обеспечивает качество, согласованность и доступность данных для ML-проектов.
- Интегрирует различные источники данных и реализует процессы ETL/ELT.

Эти должности являются наиболее распространенными для специалистов, прошедших курсы MLOps. Они сосредоточены на автоматизации и оптимизации жизненного цикла моделей машинного обучения, обеспечении надежности и масштабируемости ML-систем.

Преподаватели

Команда экспертов ЕЦДО – это профессионалы высшей категории, которые ежедневно решают реальные задачи в своей сфере. Среди наших преподавателей – кандидаты технических и экономических наук, чьи знания проверены временем и подтверждены практикой.