We're proud to design great products for life
Курс
Практический MLOPS
ноябрь - декабря 2022
Стоимость: 42.000
We're proud to design great products for life
Курс
Практический MLOPS
Ноябрь - декабрь 2022
Стоимость: 42.000
Детали
  • Продолжительность
    Обучение длится 5 дней и идет по будням с 18:00 до 21:00 в течение двух недель (пн., ср., пт, вт., чт.)
  • Входной порог
    Нужно знать ML/DS на уровне junior+,
    работать с командной строкой
  • Доступ к материалам
    1 месяц доступа ко всем материалам курса
    в вашем личном кабинете
  • Сертификат после обучения
    В конце курса вы получите на почту наш полезный
    и красивый сертификат
  • Стоимость и порядок оплаты
    Стоимость для физ.лиц — 42.000р, оплата с помощью банковской карты в личном кабинете. Если вам нужен счет, свяжитесь с нами.
Подход к обучению
Лекции
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Демонстрации
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Тесты дня
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Домашние задания
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях
материал
Квиз
В последний день обучения вас ждет увлекательный квиз
Теория не будет оторвана от практики – все ключевые идеи будут реализованы на Python. А закончится интенсив разбором практических кейсов.
О чем пойдет речь?
Интенсив раскроет тему MLOps
и поможет понять, как упростить работу
с ML моделями.
Изучим концепцию MLOps, зачем и как это использовать
Обсудим технологии, упрощающие жизнь DS’а
Научимся организовывать разработку и внедрение моделей
Рассмотрим ЖЦМ и то, как его организовать и автоматизировать
Разработчикам моделей
(и не только), которые хотят научиться использовать современные инструменты MLOps
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
продуктивизировать модели и управлять жизненным циклом моделей
применять практики командной разработки в ML проектах
Кому подойдет
курс?
Расписание программы по дням
Интенсив раскроет тему MLOps и поможет понять, как упростить работу с ML моделями
► Что такое MLOps?
► Как устроен Жизненный Цикл Модели (ЖЦМ)?
► Как организовать среду разработки моделей?
► Виртуальные окружения
► Jupyter(Notebook/Lab/Hub)
► Шаблонизация структура проекта моделирования
► Качество кода

A²NCED
Преподаватели
  • Вадим Глухов
    Middle DS команды клиентской аналитики
    практики GlowByte
    Advanced Analytics
    Разнообразный опыт решения ML задач в различных областях, разработка и продуктивизация моделей на базе вендорных и open-source решений. Имеет большой опыт в разработке и проектировании архитектуры веб-приложений.
  • Влад Даниленко
    Архитектор направления MLOps
    практики GlowByte
    Advanced Analytics
    Широкий опыт построения MLOps платформ на базе open-source и вендорских решений в основных бизнес-отраслях: банки, телеком, ритейл. Специализируется на проектирование архитектуры, управление жизненным циклом моделей, автоматизацией процессов для разработки и внедрения аналитических решений.
  • Егор Шишковец
    Team Lead DS команды клиентской аналитики
    практики GlowByte
    Advanced Analytics
    Большой опыт в построении ML решении на базе open-source в таких отраслях как ритейл, страхование, банки и телеком. Специализируется на разработке и продуктивизации моделей машинного обучения.
Есть вопросы или нужно заключить договор?
Свяжитесь с нами!
Email
Имя и фамилия
Телефон
Я представляю
Ваш комментарий

Узнавайте об обновлениях
и новых курсах первыми!

Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии