Создание системы машинного обучения в реальном времени

Этот курс поможет вам уверенно перейти от теоретического понимания машинного обучения к созданию полноценных, производственных ML-систем в реальном времени. Структура программы, практико-ориентированный формат и использование современных технологий делают обучение максимально приближённым к реальным задачам индустрии.

Кому подойдёт этот курс

Материал будет особенно полезен специалистам, которые хотят укрепить навыки построения end-to-end ML‑систем и научиться работать с компонентами продакшена:

• ML-инженерам, стремящимся улучшить навыки разработки и развёртывания моделей.
• Дата-сайентистам, которые хотят выйти за рамки ноутбуков и создать реальный ML‑продукт.
• Backend- и software‑разработчикам, желающим освоить продвинутую инфраструктуру и интеграцию ML.

Что делает этот курс уникальным

Реальные проекты и реальные пайплайны

Вы собираете систему машинного обучения полностью с нуля: от подготовки признаков до развёртывания inference‑сервиса с высокой нагрузкой. Все этапы — практические и приближены к задачам компаний уровня fintech и high‑load SaaS.

Продакшн-ориентированный стек

Во время обучения вы применяете:

• Python и Rust для высокопроизводительных ML‑ и сервисных компонентов.
• LLMs для автоматизации и расширения ML‑пайплайнов.
• Kubernetes — для развёртывания, масштабирования и оркестрации сервисов.
• Kafka, Feature Store, Experiment Tracker, Model Registry — для построения современной ML‑платформы.

Программа обучения

1. Построение архитектуры

Разработка архитектуры микросервисов для real‑time ML, проектирование потоков данных и взаимодействия компонентов системы.

2. Универсальный ML‑пайплайн

Вы изучите и реализуете подход Feature → Training → Inference Pipeline: единый принцип, применимый в любой ML‑команде.

3. Работа с данными в реальном времени

Построение стриминговых конвейеров, формирование и хранение признаков, обеспечение консистентности между training и production.

4. Моделирование и эксперименты

Трекинг экспериментов, оптимизация моделей, управление версиями и регистрацию моделей в продакшене.

5. Продакшн и масштабирование

Создание inference‑сервиса, настройка автоматического масштабирования, мониторинг качества модели (ML Monitoring / Drift Detection).

Практические проекты

Вы получите доступ ко всем исходным кодам и сможете построить две полноценные системы:

• ML‑сервис предсказания цен криптовалют.
• Систему детекции мошенничества по банковским транзакциям.

Каждый проект включает feature‑pipeline, обучение моделей, сервис для инференса и инфраструктурные компоненты.

Формат обучения

Вас ждёт сочетание записей, живого кода и практики, ориентированной на реальную разработку:

• 150+ часов записей из предыдущих потоков.
• 50 часов живой разработки в каждом новом потоке.
• Постоянная практика, разбор кода и работа с полноценной инфраструктурой.

Ваш результат

По завершении курса у вас будет не только глубокое понимание real‑time ML‑систем, но и готовая продакшн‑архитектура, которую можно использовать как портфолио или внедрять на работе. Это отличный шаг для усиления карьерного профиля и перехода на уровень Middle+/Senior в ML‑инженерии.