Code
Git, Version Control, Code Review
Build
CI Pipeline, Testing, Docker Build
Train
Auto Training, Hyperparameter Tuning
Validate
Model Testing, Performance Check
Deploy
Auto Deployment, Blue-Green
Opanuj najnowsze metodologie MLOps do automatyzacji całego cyklu życia modeli uczenia maszynowego. Od CI/CD dla ML, przez monitoring, aż po auto-retraining i blue-green deployments.
Dożywotni dostęp + 6 miesięcy wsparcia
Od kodu do produkcji w pełni zautomatyzowany
Git, Version Control, Code Review
CI Pipeline, Testing, Docker Build
Auto Training, Hyperparameter Tuning
Model Testing, Performance Check
Auto Deployment, Blue-Green
Staniesz się ekspertem MLOps zdolnym do projektowania i implementacji kompleksnych systemów automatyzacji dla modeli ML. Opanujesz narzędzia i metodologie stosowane przez najlepsze firmy tech na świecie.
Automatyczne testowanie, budowanie i deployment modeli ML z GitHub Actions, Jenkins i GitLab CI
Terraform, Ansible, CloudFormation - zarządzanie infrastrukturą ML jako kodem
MLflow, DVC, Weights & Biases - pełne zarządzanie wersjami modeli i eksperymentów
Prometheus, Grafana, DataDog - monitoring modeli z automatic drift detection
Narzędzia MLOps używane przez Google, Netflix, Uber
Od podstaw do zaawansowanych architektur MLOps
Multi-stage builds, optimization, registry management
GitHub Actions, automated testing, deployment strategies
Pods, Services, Deployments, ConfigMaps, Secrets
Kubeflow, Seldon Core, GPU scheduling, auto-scaling
AWS/GCP/Azure provisioning, modules, state management
Ansible, multi-environment deployments, GitOps
MLflow, DVC, experiment tracking, model governance
End-to-end MLOps pipeline, production deployment
Pionierka wdrażania MLOps w Polsce. Przez 6 lat budowała infrastrukturę ML w Allegro, skalując modele dla milionów użytkowników. Autorka open-source frameworka do automatyzacji pipeline'ów ML używanego przez 50+ firm w Europie.
Machine Learning Operations (MLOps) to najszybciej rozwijająca się dyscyplina w świecie sztucznej inteligencji. Podczas gdy tysiące data scientistów potrafi wytrenować model w Jupyter Notebook, zaledwie garstka specjalistów posiada umiejętności niezbędne do wdrożenia tych modeli w środowisku produkcyjnym na skalę enterprise.
Nasz program MLOps i Automatyzacji Procesów został zaprojektowany w oparciu o doświadczenia z wdrożeń w Allegro, gdzie systemy ML obsługują miliony transakcji dziennie. Aleksandra Nowak-Wiśniewska, która stała za sukcesem tych implementacji, dzieli się praktykami i metodologiami, które sprawdziły się w najbardziej wymagających środowiskach produkcyjnych.
Kurs koncentruje się na automatyzacji całego cyklu życia modelu ML - od continuous integration i continuous deployment, przez monitoring i alerting, aż po automated retraining i model governance. To umiejętności, które pozwalają firmom technologicznym skalować swoje rozwiązania ML bez proporcjonalnego wzrostu zespołów operacyjnych.
Specjaliści MLOps w Polsce zarabiają średnio 18,000-25,000 PLN miesięcznie, a popyt na te umiejętności przewyższa podaż o 400%. Firmy takie jak Netflix, Uber, Google inwestują miliony dolarów w automatyzację swoich pipeline'ów ML, a eksperci w tej dziedzinie są jednymi z najlepiej opłacanych inżynierów w branży technologicznej.
Zostań ekspertem MLOps i buduj systemy ML na skalę światowych korporacji
Płatność w ratach 0% • Dożywotni dostęp • Gwarancja zwrotu
Używamy plików cookie, aby zapewnić najlepsze doświadczenia na naszej stronie. Dowiedz się więcej