Распродажа!

Курс Machine Learning на больших данных

590 грн

 Вы экономите: 1,400 грн (70%)
 Поторопитесь! Заканчивается через

Видеокурс рассчитан на Data Engineer-ов или специалистов в машинном обучении.

Безопасные платежи

Защита персональных данных

100% уникальные материалы

Гарантия лучшей цены

Вместе дешевле на 20% (количество курсов меняется галочками)

Курс Machine Learning на больших данных + Курс Машинное обучение (machine learning) + Курс Machine learning (машинное обучение) - базовый + Машинное обучение (Machine Learning) на языке R с нуля + Математика для Data Science. Продвинутый - видеокурс
Цена за все курсы: 2,360 грн

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

Что даст вам этот курс

Курс рассчитан на Data Engineer-ов или специалистов в машинном обучении.

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, Spar Streaming;
организовывать промышленные конвейеры сбора данных;
разрабатывать алгоритмы потоковой подготовки данных для машинного обучения;
обеспечивать контроль качества на всех этапах движения ML-решений в промышленную эксплуатацию.

Необходимые знания

Базовые навыки программирования:
управляющие конструкции, циклы, рекурсия;
основные структуры данных: массивы, списки, словари, деревья;
базовые принципы ООП;
знакомство с одним из языков: Python, Java, Scala, C .
Математика:
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.

Технологии:

понимание основ работы вычислительной техники в рамках архитектуры фон Неймана (процессор, память, кэш, подключаемое хранилище);
понимание общих принципов реляционных СУБД, знание SQL.
Будет плюсом: знакомство с классическими алгоритмами машинного обучения.

Программа курса:

Базовые вводные для старта курса

Тема 1. Градиентный спуск и линейные модели
Тема 2. Обзор основных методов и метрик машинного обучения
Тема 3. Основы программирования на Scala

Технологические основы распределенной обработки данных

Тема 4. Эволюция параллельных алгоритмов
Тема 5. Менеджеры ресурсов в распределенных системах
Тема 6. Распределенные хранилища
Тема 7. Основы Apache Spark

Основы распределенного МL

Тема 8. Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду
Тема 9. ML в Apache Spark
Тема 10. Разработка собственных блоков для SparkML
Тема 11. Сторонние библиотеки для использования со Spark
Тема 12. Оптимизация гиперпараметров и AutoML

Потоковая обработка данных

Тема 13. Потоковая обработка данных
Тема 14. Spark Streaming
Тема 15. Структурный и непрерывный стриминг в Spark
Тема 16. Альтернативные потоковые фреймворки

Целеполагание и анализ результатов

Тема 17. Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ
Тема 18. Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока
Тема 19. А/Б тестирование
Тема 20. Дополнительные темы

Вывод результатов ML в продакшн

Тема 21. Подходы к выводу ML-решений в продакшн
Тема 22. Версионирование, воспроизводимость и мониторинг
Тема 23. Онлайн-сервинг моделей
Тема 24. Паттерны асинхронного потокового ML и ETL
Тема 25. Если надо Python
Тема 26. Альтернативные фреймворки с поддержкой Python и область применимости Dusk, KubeFlow, Seldon Core, H2O. Особенности эксплуатации гетерогенных систем в проме

ML на python в продакшне

Тема 27. Production Code на Python. Организация и Packaging кода
Тема 28. REST-архитектура: Flask API
Тема 29. Docker: Структура, применение, деплой
Тема 30. Amazon Sagemaker
Тема 31. AWS ML Service

Продвинутые топики

Тема 32. Нейросети
Тема 33. Распределенное обучение и инференс нейросетей
Тема 34. Градиентный бустинг на деревьях
Тема 35. Обучение с подкреплением

Нужна ли регистрация?

Нет, регистрация не обязательна. Просто заполните все поля при оформлении заказа и ваш аккаунт создастся автоматически. Данные которые вы ввели на странице оплаты (почта, пароль), потом можно использовать для входа на сайт.

Как оплатить выбранный курс?

Наш сайт принимает оплату с помощью платежной системы Way For Pay. Все операции на нашем сайте безопасны и проходят с использованием шифрованного SSL соединения. Мы не собираем и не храним ваши платежные данные. Платежная система полностью гарантирует безопасность платежей.

На данный момент доступны следующие способы оплаты:

  • Банковская карта (любая)
  • Приват24
  • Терминалы Приватбанка (наличные)
  • G pay
  • Apple pay
  • Visa checkout
  • Masterpass
  • Мгновенная рассрочка для владельцев карт ПриватБанка
  • Рассрочка для владельцев карт Monobank

 

1. На странице курса нажмите “Купить”
2. Затем в открывшейся вкладке нажмите “Оформление заказа”
3. На странице оформления заполните все поля и нажмите “Купить”
4. Автоматически откроется страница платежной системы.
5. Выберите способ оплаты.
6. Введите данные и следуйте инструкциям платежной системы.
7. После успешной оплаты вы будете автоматически направлены на страницу, где сможете получить доступ к курсу. Так же вам будет выслано письмо с ссылкой на курс.

Если ни один из перечисленных способов оплаты вам не подходит, напишите нам: info@siluette.com.ua или воспользуйтесь чатом в правом нижнем углу страницы нашего сайта. Мы обязательно поможем.

Как получить оплаченные материалы?

Для того, чтобы получить материалы – просто заполните все поля при оформлении заказа (включая поле – Создать пароль учетной записи).

После оплаты — система автоматически направит вас в личный кабинет в раздел ①»Загрузки». Здесь  будет список ваших оплаченных материалов и ссылка на скачивание②.

Либо нажмите в правом верхнем углу сайта пункт Мой аккаунт, введите почту и пароль, который вы придумали, когда оформляли заказ. В разделе Загрузки есть ссылка на скачивание.

Сколько времени будут доступны материалы?

Ссылка на ваш курс будет доступна в течении 90 дней со дня оплаты. За это время вы должны скачать все материалы на свое устройство. После окончания этого срока ссылки могут стать неактивными. Это связано с нововведениями компаний, предоставляющих услуги облачного хранилища. Если вы не успели скачать купленные курсы, напишите нам на почту – info@siluette.com.ua

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Курс Machine Learning на больших данных”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *