# Feature engineering lifecycle

← [Раздел](README.md) · [Главная](../README.md)

## Цель

Понять концепцию **Feature engineering lifecycle** в контексте MLOps.

## Предварительно

- [Lineage и provenance](lineage.md)

## Время

**2–3 часа**

---

## Определение

Фичи проходят путь: исследование → определение → batch backfill → online serving. Feature store синхронизирует train и serve.

## Практический пример

Зафиксируйте в MLflow tags минимум: `git_commit`, `data_version`, `environment`.

## Связь с MLflow

Tracking и Registry — техническая реализация части этих концепций.

---

## Самопроверка

1. Объясните «Feature engineering lifecycle» своими словами.
2. Приведите пример из жизни продукта.
3. Где это отражается в MLflow UI?

---

## Дальше

→ [Offline vs Online метрики](offline-online-metriki.md)