MLOps — курс от OTUS
Курс «MLOps» от OTUS — продвинутая программа для ML-инженеров и DevOps-специалистов, посвящённая промышленной эксплуатации моделей машинного обучения. За 5 месяцев студенты осваивают полный стек MLOps: от версионирования данных и моделей до построения автоматизированных пайплайнов обучения и деплоя. Программа охватывает Docker и Kubernetes для контейнеризации, MLflow и DVC для трекинга экспериментов, Airflow для оркестрации, а также мониторинг дрифта модели в продакшене. Отдельный блок посвящён CI/CD для ML-проектов и инфраструктуре как коду. Курс ориентирован на специалистов, которые уже умеют строить модели и хотят научиться надёжно доставлять их в продакшен.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- OTUS
- Длительность
- 5 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат OTUS
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 80 000 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Вводный модуль знакомит с философией MLOps и уровнями зрелости ML-процессов в компаниях. Студенты настраивают рабочее окружение, осваивают контейнеризацию ML-приложений в Docker и работу с реестрами образов.
- Принципы MLOps
- Уровни зрелости ML
- Git для ML
- Docker
- Docker Compose
Основы MLOps и инфраструктура
Принципы MLOps, зрелость ML-процессов и инструменты
Вводный модуль знакомит с философией MLOps и уровнями зрелости ML-процессов в компаниях. Студенты настраивают рабочее окружение, осваивают контейнеризацию ML-приложений в Docker и работу с реестрами образов.
- Принципы MLOps
- Уровни зрелости ML
- Git для ML
- Docker
- Docker Compose
Версионирование и эксперименты
Трекинг экспериментов, версионирование данных и моделей
Студенты изучают инструменты для управления ML-экспериментами: MLflow для трекинга метрик и артефактов, DVC для версионирования данных, Model Registry для управления жизненным циклом моделей.
- MLflow
- DVC
- Версионирование данных
- Model Registry
- Feature Store
- Experiment Tracking
Оркестрация и пайплайны
Автоматизация ML-пайплайнов с помощью Airflow и Kubeflow
Основной модуль по автоматизации: построение DAG-ов в Airflow для периодического переобучения моделей, знакомство с Kubeflow Pipelines для ML на Kubernetes, настройка триггеров и алертов.
- Apache Airflow
- Kubeflow Pipelines
- DAG-оркестрация
- Автоматическое переобучение
- Триггеры
CI/CD для ML и деплой
Непрерывная интеграция и доставка ML-моделей в продакшен
Студенты строят CI/CD-пайплайны для ML-проектов: автоматические тесты данных и моделей, сборка и деплой на Kubernetes, serving через REST API и gRPC, канареечные релизы.
- CI/CD для ML
- GitHub Actions
- Kubernetes
- Helm
- Serving моделей
- REST API
Мониторинг и обслуживание в продакшене
Мониторинг дрифта данных и модели, алерты и переобучение
Завершающий модуль посвящён поддержке моделей в продакшене: мониторинг дрифта данных с помощью Evidently AI, настройка дашбордов в Grafana, автоматические алерты и стратегии переобучения.
- Data Drift
- Model Drift
- Prometheus
- Grafana
- Evidently AI
- A/B тестирование
Чему научитесь
Для кого подходит
- →ML-инженеры, работающие с продакшен-моделями
- →DevOps-специалисты, переходящие в MLOps
- →Data Scientists, желающие освоить деплой
- →Тимлиды ML-команд
Требования
- →Опыт построения ML-моделей
- →Python на уровне middle
- →Базовые знания Docker и Linux
Плюсы и минусы курса MLOps
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Полный стек MLOps от экспериментов до мониторинга
- Актуальные инструменты: MLflow, Airflow, Kubernetes
- Преподаватели-практики из индустрии
- Проектная работа с реальной инфраструктурой
Минусы
- Высокий порог входа — нужен опыт в ML и DevOps
- Стоимость выше средней для курсов по ML
- Требует значительных вычислительных ресурсов для практики
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Чем MLOps отличается от Data Science?
Нужен ли опыт DevOps для прохождения курса?
Какие инструменты изучаются на курсе?
Востребована ли специальность MLOps на рынке?
Есть ли проектная работа?
Чем MLOps отличается от Data Science?
MLOps — это инженерная дисциплина, которая фокусируется на доставке ML-моделей в продакшен и их поддержке. Data Science отвечает за исследование данных и создание моделей, а MLOps — за их надёжную эксплуатацию.
Нужен ли опыт DevOps для прохождения курса?
Базовые знания Docker и Linux желательны, но не обязательны на продвинутом уровне. Первый модуль покрывает основы контейнеризации. Однако опыт работы с ML-моделями обязателен.
Какие инструменты изучаются на курсе?
Основной стек: Docker, Kubernetes, MLflow, DVC, Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, GitHub Actions, Prometheus, Grafana и Evidently AI для мониторинга дрифта.
Востребована ли специальность MLOps на рынке?
MLOps — одна из самых быстрорастущих специальностей в IT. Компании, внедряющие ML, нуждаются в специалистах, способных надёжно доставлять модели в продакшен и поддерживать их качество.
Есть ли проектная работа?
Да, на протяжении курса студенты строят полноценную MLOps-инфраструктуру: от трекинга экспериментов до автоматизированного пайплайна деплоя с мониторингом в продакшене.