DevOps или MLOps: чему следует научиться в 2026 году?

Описание: DevOps против MLOps: какой из этих вариантов лучше для карьеры в 2026 году? 🚀 В этом видео мы разберем ключевые различия, тенденции заработной платы и спрос на рынке труда, чтобы помочь вам решить, на чем сосредоточить свое обучение в этом году.

Поскольку ИИ становится основой каждой отрасли, грань между традиционной разработкой программного обеспечения и машинным обучением размывается. Мы рассмотрим, следует ли вам осваивать путь «универсала» в DevOps или путь «специалиста» в MLOps (и почему изучение одного может помочь вам в другом).

🔍 Что мы рассматриваем:
Рынок 2026 года: почему DevOps по-прежнему является основой, но MLOps растет на 60% в годовом исчислении.

Основные различия: сравнение CI/CD для кода и CT (непрерывного обучения) для данных.

Сравнение зарплат: Почему инженеры MLOps будут зарабатывать на 15-30% больше в 2026 году.

План развития навыков: Необходимые инструменты для обеих областей (Docker, Kubernetes, MLflow, Terraform).

Вердикт: Что следует изучить в первую очередь начинающему?

🛠️ Ключевые инструменты, упомянутые в обзоре:
DevOps: Jenkins, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, AWS/Azure.

MLOps: MLflow, Kubeflow, SageMaker, DVC, Airflow.

Если это сравнение оказалось полезным, не забудьте поставить ЛАЙК видео и ПОДПИСАТЬСЯ на канал, чтобы получать больше руководств по карьере в области облачных технологий, ИИ и инженерии! 🔔

#DevOps #MLOps #CareerAdvice2026 #softwareengineering #cloudcomputing #ai #datascience #techtrends