Специальная цена
ML Team Lead
28 ноября
Advanced
3 месяца
Онлайн
Для кого этот курс
- Опытные Data Scientist-ы и ML-инженеры с опытом 3+ лет, которые заинтересованы в переходе на руководящие позиции
- Текущие руководители и менеджеры с техническим бэкграундом, которые хотят изучить специфику управления ML командами
- Руководители стартапов и предприниматели в сфере технологий, которые планируют создать ML команду
Необходимые знания
- Навыки программирования: Уверенное владение Python, включая библиотеки для машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Основы Data Science: Знание ключевых понятий и методов анализа данных, таких как статистика, методы визуализации данных, работа с большими данными.
- Опыт работы с ML моделями: Понимание принципов машинного обучения, опыт разработки и оценки моделей.
- Опыт работы в команде: Опыт участия в проектах как часть команды, желательно в роли ML Engineer, Data Scientist или Data Analyst.
- Общие навыки управления проектами (желательно): Понимание принципов Agile, Scrum или Kanban будет полезным, но не обязательным.
Что даст вам этот курс
Data Scientists'ам и ML-инженерам
- Развиваем навыки управления людьми и проектами, что необходимо для перехода на роль Team Lead
- Даем практику по MLOps и управлению ML проектами на протяжении всего жизненного цикла продукта
Руководителям и менеджерам с техническим бэкграундом
- Делаем упор на интеграцию ML в бизнес-процессы и управление кросс-функциональными командами
Руководителям стартапов и предпринимателям в сфере технологий
- Фокус на построение и масштабирование ML команды, как создать эффективную ML команду и интегрировать ее в компании
После курса вы сможете:
- Создавать и управлять ML командами, определять роли и распределять задачи, обеспечивать продуктивное взаимодействие между участниками
- Обеспечивать мотивацию и развитие команды, внедрять программы наставничества и обучения, управлять карьерным ростом сотрудников
- Применять принципы MLOps для автоматизации и улучшения процессов разработки, развертывания и мониторинга ML моделей
- Использовать современные методологии управления проектами (Agile, Scrum, Kanban) для эффективного планирования и координации работы ML команды
- Настраивать и использовать инструменты для коллаборации и управления задачами (JIRA, Trello, MLflow) для обеспечения прозрачности и эффективности в проектной работе
- Классифицировать и решать этические и регуляторные вопросы, обеспечивая соответствие ML проектов стандартам конфиденциальности и безопасности (GDPR, HIPAA и т.д.)
Процесс обучения
Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работой
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии
Активное комьюнити
Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов
Программа
Основы лидерства и управления командой
В этом модуле мы изучим ключевые аспекты лидерства в ML-командах и рассмотрим, как эффективно строить и управлять командой. Вы узнаете, как распределять роли, выстраивать коммуникацию внутри команды и между отделами компании. Мы также разберём разные стили лидерства, их влияние на производительность команды и методы разрешения конфликтов, которые помогут вам сохранять продуктивную рабочую атмосферу. Кроме того, обсудим, как сформировать стратегическое видение для ML-команды и мотивировать её на достижение целей компании.
Тема 1: Позиция Team Lead
Тема 2: Структура и построение ML команды
Тема 3: Кросс-функциональное взаимодействие
Тема 4: Лидерство и коммуникации
Тема 5: Видение и стратегия
Тема 6: Мотивация команды и управление производительностью
Инструменты для управления ML проектами
Тема 1: Data&ML Pipelines. Как построить эффективную систему для работы с данными и моделями
Тема 2: Управление задачами (task management)
Тема 3: Инструменты и технологии: MLOps
Тема 4: Инструменты и технологии: коллаборация, MLFlow
Тема 5: Контроль качества кода
Развитие команды и управление персоналом
Тема 1: Рост команды и найм
Тема 2: Карьерные пути для ML специалистов
Тема 3: Развитие и обучение команды
Этика, безопасность и регуляторы
Тема 1: Этика в машинном обучении
Тема 2: Безопасность в машинном обучении
Тема 3: Регуляторы: GDPR, HIPAA и другие страшные буквы
Дополнительные темы
Тема 1: Построение системы аналитики и АБ-тестирования в компании
Тема 2: Кейсы и примеры
Тема 3: Работа с трудными проектами и антикризисное управление
Тема 4: Собеседование на позицию ML Team lead
Выпускной проект
Представьте, что вас пригласили на работу в качестве ML Team Lead в небольшую компанию для организации работы ML команды и решения конкретной бизнес задачи. Ваша задача — создать и управлять командой ML для разработки модели для этого продукта. Проект потребует от команды выполнения полного процесса — от сбора данных до развертывания модели.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!
В качестве проектной работы вы разработаете комплексный план проекта и презентацию для стейкхолдеров по решению конкретной бизнес задачи.
Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.
Преподаватель
Дмитрий Сергеев
ŌURA
Data Science Manager, Staff Data Scientist
Руководит европейской Data Science командой в компании ŌURA, выпускающей умные кольца. Больше 10 лет профессионального и преподавательского опыта. Работает в HealthTech уже 5 лет, до этого занимался машинным обучением в gamedev компаниях. Имеет как прикладной технический, так и управленческий опыт, в том числе на позиции Head of Data Science в стартапе WeatherWell. Консультирует различные стартапы по внедрению машинного обучения и построению ML команд. Преподавал в ЦМФ МГУ, ФНК ВШЭ, Aalto University. Руководил программами и читал лекции на различных онлайн курсах и платформах, таких как OTUS, ODS.ai и др. Образование: MSc Computer Science Aalto University, ДПО ФКН ВШЭ, ЦМФ МГУ, Эконом-мат РЭУ им. Плеханова
Преподает на курсах
- ML Team Lead
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Ближайшие мероприятия
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Кому подходит этот урок:
- Data Scientists'ам и ML-инженерам, которые готовятся перейти на Team Lead позиции
- Руководителям и менеджерам с техническим бэкграундом, желающим углубить свои знания об организации команды
- Руководителям стартапов и предпринимателям, которые хотят построить эффективную ML команду
Результаты урока: Вы познакомитесь с различными ролями и задачами в ML команде и узнаете об эффективной организации работы в ней.
Кому подходит этот урок:
- Data Scientists'ам и ML-инженерам, которые хотят узнать о возможных карьерных путях
- Руководителям и менеджерам с техническим бэкграундом, желающим углубить свои знания о развитии команды
- Руководителям стартапов и предпринимателям, которые хотят построить эффективную ML команду
Результаты урока: Вы познакомитесь с различными карьерными путями для ML специалистов и узнаете о способах определения областей для карьерного роста.
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса
ML Team Lead
Стоимость в рассрочку со скидкой
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно