Онлайн-занятия, Домашние задания, Обратная связь кураторов, Чат студентов
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Данный курс даст вам понимание того, как устроен процесс внедрения ML-решения от идеи до вывода его в прод. Преподаватели поделятся лучшими практиками и инструментами MLOps, которые устоялись в современной индустрии.
Для кого подойдет курс:
Для специалистов по Машинному обучению или Software инженеров, которые хотят научиться использовать современные инструменты MLOps для развертывания их решений в проде.
Описание курса:
Вы научитесь:
Использовать стандартные инструменты ML-конвейеров в распределенной среде;
Разрабатывать собственные блоки для ML-конвейеров;
Адаптировать ML-алгоритмы к распределенной среде и инструментам big data;
Использовать Spark, SparkML, Spark Streaming;
Разрабатывать алгоритмы потоковой подготовки данных для машинного обучения;
Обеспечивать контроль качества на всех этапах движения ML-решений в промышленную эксплуатацию;
Использовать инструменты Kubernetes и Docker для развертывания ML-решений в проде.