Data Science

Middle-специалисты в Data Science часто упираются в «потолок» из-за отсутствия навыков работы с высоконагруженным продакшном и бизнес-метриками. Этот курс — переход к Senior-уровню через разбор инфраструктурных ограничений, мониторинг деградации моделей и автоматизацию переобучения в условиях реальных бизнес-проектов.

Внутри разбираются следующие ключевые аспекты:

• Feature Engineering для нестабильных временных рядов: создание признаков с учетом вычислительной сложности и их использование в real-time системах.
• MLOps и жизненный цикл модели: от устранения дрифта и «грязных» данных до настройки автоматического мониторинга стабильности в проде.
• Бизнес-эффективность: способы раскатки моделей без финансовых потерь и их привязка к росту выручки и среднего чека, а не только к технической точности.
• Методология тестирования: проведение A/B-тестов для ML-решений с минимизацией ошибок при взаимодействии со смежными бизнес-подразделениями.

Материал ориентирован на тех, кто уже владеет базовым ML и программированием на Python (или другом языке). В результате вы научитесь проектировать устойчивые к продакшн-нагрузкам модели, которые решают бизнес-задачи, а не просто проходят метрические тесты.