Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…

ML-инженер: от первой модели до продакшена — Курсолёт

ML-инженер: от первой модели до продакшена

Георгий Харитонов

Дата выпуска не указана78 уроков

Сравнить площадки ↓

Обложка курса «ML-инженер: от первой модели до продакшена» на Stepik

Материал площадки

Описание курса

Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.

Практический курс по ML-инжинирингу. Соберёте продакшн ML-сервис: полный цикл от данных и первой модели до деплоя, мониторинга и перезапуска. Реализуете end-to-end проект (API + Docker + CI/CD). Плюс профессиональные блоки: MLflow и DVC для экспериментов и версионирования, автоматизация пайплайнов (Airflow), мониторинг

Читать полное описание

Этот курс — про инженерную сборку ML-систем под реальные условия продакшена. Вы пройдёте путь от чистого ноутбука и базовой модели до полностью работающего сервиса: с пайплайном данных, API, CI/CD и мониторингом. Внутри — не только «как обучить модель», но и то, что важно в эксплуатации: версионирование экспериментов (MLflow, DVC), контейнеризация и деплой (Docker, FastAPI), автоматизация пайплайнов (Airflow), контроль качества (Evidently), алерты, retraining и управление зависимостями. Отдельные блоки посвящены оптимизации гиперпараметров, интерпретации моделей и принципам надёжности ML-сервисов. Ничего лишнего: каждое занятие завершается практическим артефактом — обученной моделью, пайплайном, Docker-образом или эндпоинтом. Все проекты запускаются «из коробки» и воспроизводятся по инструкциям. Итог курса. На выходе вы соберёте и задеплоите end-to-end ML-продукт: подготовка данных, обучение модели, REST API, контейнеризация, деплой в облако и мониторинг метрик. Получившийся проект можно добавить в портфолио и использовать как базу для продакшн ML-систем. А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML

Один курс · разные способы доступа

Где удобнее учиться?

Сравните цену и то, как будете заниматься.

Выбирайте не только по цене

ЦенаСумма и выгодность предложения

Удобство интерфейсаОценка формата занятий

Встроенный просмотрБез скачивания всего курса

Занятия с телефонаБез работы с архивами

Без рекламыПри работе с материалами

Найти нужный моментНе пересматривая весь урок

Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор

Попробовать до покупкиОзнакомительный урок

Скачать материалыДля занятий без интернета

Когда можно начать

Срок доступа

Выбрать площадку

Учитесь с комфортом

В Курсе

Сайт площадки ↗︎

Уроки, текст и помощь — в одном месте

Цена

От 300 ₽

Удобство интерфейса

История цен на площадках

Формат и условия

Как проходит обучение

Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.

Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 01.10.2026 · Источник ↗︎
Темы программы: Введение в ML; Математические основы ML; Python для машинного обучения; Сбор и подготовка данных; Классические алгоритмы ML; Ансамбли и настройка моделей; Глубокое обучение; Специализированные задачи MLПроверено 01.10.2026 · Источник ↗︎

Команда курса

Авторы и преподаватели

Георгий ХаритоновПреподаватель

Содержание обучения

Что в программе

01Введение в ML5 уроков

Что такое машинное обучение и где оно применяетсяВремя не указано
История и современные трендыВремя не указано
Классы задач ML (регрессия, классификация, кластеризация, генераВремя не указано
Настройка окружения (Python, Jupyter, библиотеки)Время не указано
Git основы для ML-проектовВремя не указано

02Математические основы ML4 урока

Линейная алгебра для MLВремя не указано
Основы статистикиВремя не указано
Теория вероятностейВремя не указано
Оптимизация и градиентыВремя не указано

03Python для машинного обучения8 уроков

Основы Python для DS/MLВремя не указано
Типы данных и коллекции в PythonВремя не указано
Работа с NumPyВремя не указано
Pandas: анализ табличных данныхВремя не указано
Визуализация: Matplotlib и SeabornВремя не указано
Plotly: интерактивные графикиВремя не указано
Scikit-learn: базовые возможностиВремя не указано
Практикум: первая модель классификацииВремя не указано

04Сбор и подготовка данных9 уроков

Проверка совпадений

Карточки с таким же названием

Название одинаковое, но автор или выпуск пока не сошлись. Цены этих карточек не смешиваем, пока не убедимся, что курс тот же.

Sharewood«ML-инженер: от первой модели до продакшена [Максим Крупчатников]» [stepik.org]Максим Крупчатников
Авторы различаются
Складчина.biz[stepik] ML-инженер: от первой модели до продакшена (Максим Крупчатников)Максим Крупчатников
Авторы различаются
Складчина.biz[stepik] ML-инженер: от первой модели до продакшена (Максим Крупчатников)Максим Крупчатников
Авторы различаются

Альтернативы для выбора

Карточки с таким же названием

Sharewood«ML-инженер: от первой модели до продакшена [Максим Крупчатников]» [stepik.org]Максим Крупчатников
Авторы различаются
Складчина.biz[stepik] ML-инженер: от первой модели до продакшена (Максим Крупчатников)Максим Крупчатников
Авторы различаются
Складчина.biz[stepik] ML-инженер: от первой модели до продакшена (Максим Крупчатников)Максим Крупчатников
Авторы различаются

Альтернативы для выбора

ML-инженер: от первой модели до продакшена

Описание курса

Где удобнее учиться?

Цена

Удобство интерфейса

Как проходит обучение

Авторы и преподаватели

Что в программе

Карточки с таким же названием

Похожие курсы по этой теме

Встроенный просмотр

Занятия с телефона

Без рекламы

Найти нужный момент

Разобраться в теме

Попробовать до покупки

Скачать материалы

Когда можно начать

Срок доступа

Цена

Удобство интерфейса

Встроенный просмотр

Занятия с телефона

Без рекламы

Найти нужный момент

Разобраться в теме

Попробовать до покупки

Скачать материалы

Когда можно начать

Срок доступа

В Курсе

Stepik

Карточки с таким же названием

Похожие курсы по этой теме