Практические курсы в ML:

- model management

- automation

- MLOps

- monitoring

Прокачиваем необходимые инженерные навыки для проектов машинного обучения
О чем наши курсы?
Управление экспериментами
Управляйте экспериментами и жизненным циклом моделей!
Настройте визуализацию метрик, версионирование моделей и автоматическую генерацию отчетов об экспериментах!
Git, версионирование данных и MLOps
Автоматизируйте процессы доставки моделей в production, сборку и тестирования решений!
Научитесь эффективно использовать Git и следуйте Git-flow в своих проектах!
Тестирование и мониторинг
Сделайте ваши решения устойчивыми и надежными! Выберете необходимый набор тестов и инструментов!
Настройте мониторинг работы ваших моделей и данных в production!
Особенности наших курсов

Практический подход

Программы курсов разработаны с учетом потребностей и инструментов используемых в различных компаниях. Курсы сопровождаются значительным объемом практических задач и примеров

Open Source

Мы стараемся использовать Open Source инструменты, которые либо уже широко известны, либо предоставляют необходимую функциональность для их внедрения

Развитие

Наша задача - помочь вам прокачать инженерные практики и процессы в ваших проектах. Помогая найти решение для ваших задач мы развиваем материалы курсов, делаем их максимально полезными и актуальными
200+
Специалистов прошли обучение
50+
Компаний доверили нам обучение сотрудников
4.8 / 5
Средняя оценка курса
Доступные курсы
  • DVC, MLflow и Airflow, Grafana...
  • Видеоуроки + Документация + Примеры кода
  • Все, что пригодится в реальных проектах
  • Консультации по внедрению
Подробнее
  • Интенсив для команд от 10 человек
  • 2 дня по 3 часа примеров и кейсов
  • Когда нужно с нуля и быстро
  • Консультации по внедрению
Подать заявку
Мы поможем стать сильнее
Автоматизируйте эксперименты
Управляйте экспериментами и жизненным циклом моделей! Настройте автоматическое обучение, сохранение метрик и моделей

Tools: MLFlow, DVC, Airflow, GitLab ...

Версионируйте модели и данные

Версионирование данных, моделей и артефактов критически важная задача для обеспечения воспроизводимости и промышленной эксплуатации

Tools: DVC
Узнайте, как сделать CI/CD & MLOps

Автоматизируйте процессы доставки моделей в production, сборку и тестирования решений!

Научитесь эффективно использовать Git и следуйте Git-flow в своих проектах!


Tools: GitLab CI, GitHub Actions, Airflow, k8s...
Документация моделей

Настройте визуализацию метрик и автоматическую генерацию отчетов об экспериментах! Давайте сделаем это вместе!


Tools: DVC, GitLab, CML
Software Engineering скиллы
Хорошие инженерные навыки, в том числе для автоматизации экспериментов, пайплайнов обучения и деплоя моделей, а также для разработки production решений


Tools: Python, Pytest, Docker, docker-compose, Flask, PEP8...
Тестирование и мониторинг моделей
Сделайте ваши решения устойчивыми и надежными! Выберете необходимый набор тестов и инструментов!Настройте мониторинг работы ваших моделей и данных в production!

Tools: Pytest, Airflow, Prometheus, Grafana, Evidently...

Отзывы слушателей курса

Для анонимных отзывов мы составили "портрет" отзыва и пожеланий :)

Шестаков Андрей, ML Engineer, Profi.RU
Оценка курса: 9/10
Прекрасное введение в MLOps! Вся необходимая практика и теория для того, чтобы погрузиться в тематику. Отличная поддержка со стороны преподавателей - вопросов без ответа не останется.
Будем внедрять навыки)
Добрый слушатель, генератор идей по продвижению курса )
Оценка курса: 8/10
Курс сделан с огромной самоотдачей и желанием поделиться реальными практическими навыками. Без лишних слов. 8/10

Очень понравился сам подход к подготовке и подаче материала - ответственно, вдумчиво, строго, взвешенно.
Силаев Егор, Data Engineer, Национальный Расчетный Депозитарий
Оценка курса: 10/10
Отличный курс, который больше заточен под практику. На протяжении всех модулей разрабатывается единый работающий проект. В каждом модуле вы добавляете к своему проекту новый инструмент, таким образом вы изучаете и саму технологию и понимаете как ее использовать в процессе. На мой взгляд это дало отличное понимание всех этапов автоматизации экспериментов работы на моделью. Также в курсе представлен отличный стек технологий (dvc и airflow сейчас начали внедрять на работе, а курс помог составить хорошее по ним представление).
Один из самых ценных моментов в курсе это помощь наставника - Михаила. На протяжении всего курса всегда можно обратиться за помощью, помимо того времени, что выделено для консультаций и получить ценные советы и ответы (даже на самые глупые мои) вопросы.
Рекомендую этот курс как начинающим data\ml инженерам, так и продвинутым.

Практик, сразу применяет знания в работе! 
Оценка курса: 9/10
Очень крутой курс, проработал с новыми инструментами и сейчас внедряю из на работе. К сожалению, было недостаточно свободного времени, чтобы успевать делать все домашние вовремя.
Большое спасибо за курс, жду появления новых:)
Data Engineer
Оценка курса: 10/10
Благодаря курсу продвинулся в практических задачах на работе. Пока они касались примерно лишь трети от всех тем, затронутых в курсе (venv, докер, Airflow), но остальное буду подробнее разбирать и внедрять на практике уже после курса, благо, все исходники и лекции остаются, а по вопросам можно обращаться в чат и лично к автору.
Куницын Павел, Data Scientist, ПАО Первая Грузовая Компания
Оценка курса: 10/10
Один из самых полезных курсов, которые я проходил. Направление MLOps относительно новое, поэтому здорово, что есть курс, который дает возможность познакомиться с практиками интеграции различных инструментов в единый воспроизводимый пайплайн.
Обязательно будем внедрять в нашей компании.
Васильев Денис, SG Russia
Оценка курса: 9/10
Отличный в прикладном плане курс, хорошо помогает ответить на ряд насущных вопросов по продуктивизации ML и проектов моделирования в целом. Есть обратная связь и поддержка в процессе обучения, всем советую.
Игорь Попов, ML Engineer at Indriver
Оценка курса: 9/10
Курс с очень хорошо проработанной практической частью, на примере тестового проекта шаг за шагом изучаются инструменты и все выстраивается в понятный workflow. Преподаватель оперативно ревьювит домашки и отвечает на вопросы. Удобно что есть семинар по разбору домашних работ, так как курс ориентирован на практику.
Напишите нам
Курсы ML REPA School это информационно-консультационные услуги, т.е. не являются образовательными услугами и не требуют наличия лицензии
Write us: school@mlrepa.ru
Made on
Tilda