Розпродаж!

Курс Machine Learning на великих даних

590 грн

 Ви економите: 1,400 грн (70%)
 Покваптеся! Закінчується через

Відеокурс розрахований на Data Engineer-ів або фахівців у машинному навчанні.

Безпечні платежі

Захист персональних даних

100% унікальні матеріали

Гарантія найкращої ціни

Разом дешевше на 20% (кількість курсів змінюється галочками)

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

Мова викладання в курсі — російська. Незабаром буде доступна українська версія цього курсу.

Відеозаписи лекцій без зворотного зв'язку та участі викладача. Ви отримаєте доступ до матеріалів одразу після оплати.

Що дасть вам цей курс

Курс розрахований на Data Engineer-ів або фахівців у машинному навчанні.

Ви навчитеся:

використовувати стандартні інструменти ML-конвеєрів у розподіленому середовищі;
розробляти власні блоки для ML-конвеєрів;
адаптувати ML-алгоритми до розподіленого середовища та інструментів big data;
використовувати Spark, SparkML, Spar Streaming;
організовувати промислові конвеєри збирання даних;
розробляти алгоритми потокової підготовки даних для машинного навчання;
забезпечувати контроль якості на всіх етапах руху ML-рішень у промислову експлуатацію.

Необхідні знання

Базові навички програмування:
керівні конструкції, цикли, рекурсія;
основні структури даних: масиви, списки, словники, дерева;
базові принципи ООП;
знайомство з однією з мов: Python, Java, Scala, C .
Математика:
лінійна алгебра: вектори, матриці та їхні добутки;
матан: похідна простих і композитних функцій;
вичметоди: градієнтний спуск, Ньютонівські ітерації;
теорія ймовірності: випадкові події та величини, математичне очікування, дисперсія.

Технології:

розуміння основ роботи обчислювальної техніки в межах архітектури фон Неймана (процесор, пам'ять, кеш, сховище, що підключається);
розуміння загальних принципів реляційних СУБД, знання SQL.
Буде плюсом: знайомство з класичними алгоритмами машинного навчання.

Програма курсу:

Базові вступні для старту курсу

Тема 1. Градієнтний спуск і лінійні моделі
Тема 2. Огляд основних методів і метрик машинного навчання
Тема 3. Основи програмування на Scala

Технологічні основи розподіленого оброблення даних

Тема 4. Еволюція паралельних алгоритмів
Тема 5. Менеджери ресурсів у розподілених системах
Тема 6. Розподілені сховища
Тема 7. Основи Apache Spark

Основи розподіленого МL

Тема 8. Перенесення МЛ-алгоритмів у розподілене середовище
Тема 9. ML в Apache Spark
Тема 10. Розробка власних блоків для SparkML
Тема 11. Сторонні бібліотеки для використання зі Spark
Тема 12. Оптимізація гіперпараметрів і AutoML

Потокове оброблення даних

Тема 13. Потокове оброблення даних
Тема 14. Spark Streaming
Тема 15. Структурний і безперервний стримінг у Spark
Тема 16. Альтернативні потокові фреймворки, альтернативні потокові фреймворки

Цілепокладання та аналіз результатів

Тема 17. Визначення мети МЛ-проєкту та попередній аналіз
Тема 18. Довгострокові ML-цілі на прикладі завдання зменшення відтоку
Тема 19. А/Б тестування
Тема 20. Додаткові теми

Виведення результатів ML у продакшн

Тема 21. Підходи до виведення ML-рішень у продакшн
Тема 22. Версіонування, відтворюваність і моніторинг
Тема 23. Онлайн-сервінг моделей
Тема 24. Патерни асинхронного потокового ML і ETL
Тема 25. Якщо треба Python
Тема 26. Альтернативні фреймворки з підтримкою Python і сфера застосовності Dusk, KubeFlow, Seldon Core, H2O. Особливості експлуатації гетерогенних систем у проміжному

ML на python у продакшні

Тема 27. Production Code на Python. Організація та Packaging коду
Тема 28. REST-архітектура: Flask API
Тема 29. Docker: Структура, застосування, деплой
Тема 30. Amazon Sagemaker
Тема 31. AWS ML Service

Просунуті топіки

Тема 32. Нейромережі
Тема 33. Розподілене навчання та інференс нейромереж
Тема 34. Градієнтний бустинг на деревах
Тема 35. Навчання з підкріпленням

Чи потрібна реєстрація?

Ні, реєстрація не обов'язкова. Просто заповніть усі поля під час оформлення замовлення і ваш акаунт створиться автоматично. Дані, які ви ввели на сторінці оплати (пошта, пароль), потім можна використовувати для входу на сайт.

Як оплатити обраний курс?

Наш сайт приймає оплату за допомогою платіжної системи Way For Pay. Усі операції на нашому сайті безпечні і проходять з використанням шифрованого SSL з'єднання. Ми не збираємо і не зберігаємо ваші платіжні дані. Платіжна система повністю гарантує безпеку платежів.

Наразі доступні такі способи оплати:

  • Банківська картка (будь-яка)
  • Приват24
  • G pay
  • Apple pay
  • Каса Visa
  • Masterpass
  • Мгновенная рассрочка и оплата частями для владельцев карт ПриватБанку
  • Розстрочка для власників карток Monobank, Ощадбанк, Райффайзен, А-Банк, ОТР Банк, Глобус Банк, Sportbank

 

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 Автоматично відкриється сторінка платіжної системи.
5. Виберіть спосіб оплати.
6. Введіть дані та дотримуйтесь інструкцій платіжної системи.
7. Після успішної оплати ви будете автоматично направлені на сторінку, де зможете отримати доступ до курсу. Так само вам буде надіслано лист із посиланням на курс.

Якщо жоден з перерахованих способів оплати вам не підходить, напишіть нам: info@siluette.com.ua або скористайтеся чатом у правому нижньому кутку сторінки нашого сайту. Ми обов'язково допоможемо.

Як отримати оплачені матеріали?

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

Після оплати - система автоматично направить вас в особистий кабінет у розділ ①"Завантаження". Тут буде список ваших оплачених матеріалів і посилання на скачування②.

Або натисніть у правому верхньому кутку сайту пункт Мій акаунт, введіть пошту і пароль, який ви придумали, коли оформляли замовлення. У розділі Завантаження є посилання на скачування.

Скільки часу будуть доступні матеріали?

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

Відгуки

Відгуків немає, поки що.

Будьте першим, хто залишив відгук “Курс Machine Learning на больших данных”“

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *