Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
MLOps
Длительность обучения:
5 месяцев
Формат:
Online
Начало занятий:
27 декабря
Дни занятий:
Пн 20:00,
Вы освоите все необходимые навыки машинного обучения для потоковых данных и распределенной среды. В программу включены необходимые знания из областей Data Science и Data Engineering, которые позволят вам обрабатывать большие данные и писать распределенные алгоритмы на Spark.
Каждый модуль вы будете закреплять на практике, выполняя домашнее задание. В конце обучения вас ждет финальный проект, который позволит обобщить все полученные знания и пополнить портфолио. Он может быть выполнен в рамках рабочих задач на вашем датасете или быть учебным проектом, основанным на данных, предоставляемых OTUS.
Для кого этот курс?
- Для специалистов по Машинному обучению или Software инженеров, которые хотят научиться работать с большими данными. Обычно такие задачи имеются в крупных IT-компаниях с масштабным цифровым продуктом.
- Для Data Scientist, которые хотят усилить свой скиллсет инженерными навыками. Благодаря курсу вы будете уметь обрабатывать данные и самостоятельно выводить результаты ML-решений в продакшн.
Для обучения вам понадобятся базовые навыки работы с данными. Предлагаем посмотреть Карту курсов направления Data Science в OTUS, чтобы сориентироваться в необходимом уровне подготовки.
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.
Востребованность специалистов
Навыки, которые вы освоите, максимально прикладные и перспективные. На рынке появляется все больше цифровых продуктов, для развития которых необходима работа с большими данными и потоковую обработку. Уже сейчас специалисты с таким пулом навыков и некоторым опытом работы могут претендовать на зарплату от 270 тыс. рублей.
Другой тренд — автоматизация процессов обучения и валидации, напротив, в некотором роде обесценивает работу классического Data Scientist. Все движется к тому, что даже неспециалист сможет сделать fit-predict. Поэтому уже сейчас в цене те, кто имеют хотя бы поверхностные инженерные навыки.
Особенности курса
На вебинаре преподаватель обсудит программу специализации, формат обучения и перспективы для выпускников. А также поделится опытом и расскажет о себе.
Готовьте вопросы, оставляйте заявку и присоединяйтесь!
Филонов
Филонов
Филонов
Преподаватели
Необходимые знания
- управляющие конструкции, циклы, рекурсия;
- основные структуры данных: массивы, списки, словари, деревья;
- базовые принципы ООП;
- знакомство с одним из языков: Python, Java, Scala, C++.
- линейная алгебра: вектора, матрицы и их произведения;
- матан: производная простых и композитных функций;
- вычметоды: градиентный спуск, Ньютоновские итерации;
- теория вероятности: случайные события и величины, математическое ожидание, дисперсия.
- понимание основ работы вычислительной техники в рамках архитектуры фон Неймана (процессор, память, кэш, подключаемое хранилище);
- понимание общих принципов реляционных СУБД, знание SQL.
- взять свою задачу и свои данные;
- разработать и развернуть на Spark рекомендательную систему.
Процесс обучения
Вебинары идут дважды в неделю по 2 академических часа (то есть астрономических 1,5 часа). Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете.
Домашнее задание выдается в среднем по 1 на модуль.
После обучения вы
- получите материалы по всем занятиям (видеозаписи занятий, презентации, примеры кодов);
- научитесь работать с большими данными в продакшне;
- сможете использовать Spark, SparkML, Spark Streaming;
- научитесь адаптировать ML-алгоритмы к распределенной среде и инструментам big data;
- получите сертификат об окончании курса;
- получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (в случае успешного обучения на курсе).
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «MLOps»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Директор департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Анна Фирсова
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
