MLOps

Я преподаю дисциплины Computer Science и Machine Learning в вузе. С целью углубить знания в области практического применения методов машинного обучения, я решил пройти курс «MLOps».

Курс очень насыщенный, рассматривается большое число тем, связанных как с методами анализа данных, так и со способами вывода их в прод. При этом уделяется внимание не только инженерным навыкам, но и комплексному подходу к решению задач, затрагивающему особенности их постановки с точки зрения бизнеса, интерпретации и анализа полученного решения, проведения A/B-тестирования.

На курсе рассмотрена как работа с большими данными, так и методы анализа данных небольшого объема. Большое внимание уделяется современным инструментам дата-аналитиков и дата-инженеров, преподаватели делятся своим опытом их применения на практике.

При всех преимуществах курса, я не могу обойти стороной недостатки:
1. Некоторые домашние задания не совсем ясно сформулированы, требовалось обращаться за разъяснениями. Складывается впечатление, что задания и лекции готовили специалисты, которые не общались друг с другом. Следовало бы сделать преемственность заданий, когда новая задача опирается на результаты предыдущей.

2. Курсы OTUS позиционируются как имеющие тесную связь с индустрией. Логично ожидать, что студентам в качестве выпускных проектов предложат задачи от партнеров в такой же постановке, с которой сталкиваются их сотрудники, чтобы получить представление о востребованных задачах, специфических требованиях к ним и «подводных камнях». Такая задача на курсе была только одна.

3. На защите выпускных проектов, согласно обещаниям организаторов, можно получить рекомендации экспертов. Но на нашей защите присутствовал только руководитель курса. Было бы логично пригласить нескольких специалистов, чтобы оценить работы комплексно, с позиций навыков тех, кто решает подобные задачи ежедневно.

Несмотря на недостатки, я положительно оцениваю курс. Он помог мне структурировать имеющиеся знания, приобрести новые и познакомиться с серьезными специалистами. Все вопросы можно обсудить с преподавателями в Slack, даже после курса. Выражаю благодарность преподавателям и организаторам за полезный курс и всестороннюю поддержку!