99% довольных покупателей и 3 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
Использовать Apache Spark, SparkML и Spark Streaming для обработки больших данных.
10 часов видео
10 статей
10 ресурсов для скачивания
Обучение в удобном для вас темпе
Полный пожизненный доступ
Цифровой сертификат об окончании
Масштабируйте ваши навыки Machine Learning
Машинное обучение на больших данных — это не будущее, а требование сегодняшнего дня. Этот курс является мостом между классическим Data Science и промышленной разработкой, где модели работают с петабайтами информации в режиме реального времени. Вы получите комплексные знания о всем жизненном цикле ML-проектов в Big Data среде — от постановки бизнес-цели до развертывания и мониторинга модели в продакшне.
От алгоритмов к промышленным решениям
Мы научим вас думать как архитектор распределенных систем и применять самые мощные инструменты для работы с Big Data.
Ключевые технологии и концепции курса:
- Apache Spark: Глубокое погружение в основы Spark, его архитектуру и API для распределенной обработки данных.
- SparkML: Практическое применение библиотеки для построения масштабируемых ML-моделей. Вы научитесь разрабатывать собственные блоки для ML-конвейеров.
- Потоковая обработка: Изучение Spark Streaming для обработки данных в реальном времени и создания потоковых ETL/ML-пайплайнов.
- ML в Production: Рассмотрение подходов к выводу моделей в продакшн, версионированию, мониторингу и A/Б тестированию. Практика с Docker, REST API (Flask) и сервисами AWS (Sagemaker).
- Продвинутые темы: Распределенное обучение нейросетей, градиентный бустинг на деревьях и обучение с подкреплением.
? Подробная программа курса
Блок 1: Основы ML и Scala
- Обзор методов и метрик машинного обучения.
- Основы программирования на Scala для работы со Spark.
Блок 2: Технологии распределенной обработки данных
- Эволюция параллельных алгоритмов, менеджеры ресурсов.
- Распределенные хранилища и глубокое изучение Apache Spark.
Блок 3: Распределенное Machine Learning
- Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду.
- Работа с ML в Apache Spark, разработка собственных блоков.
- Оптимизация гиперпараметров и AutoML.
Блок 4: Потоковая обработка данных
- Основы потоковой обработки, Spark Streaming.
- Структурный и непрерывный стриминг в Spark.
Блок 5: Жизненный цикл ML-проекта
- Определение целей, анализ результатов, A/Б тестирование.
Блок 6: Вывод ML в Production
- Подходы к деплою, версионирование, мониторинг.
- Онлайн-сервинг моделей, асинхронные потоковые паттерны.
- Production-код на Python, REST-архитектура (Flask), Docker.
- Работа с Amazon Sagemaker и другими AWS ML сервисами.
Блок 7: Продвинутые темы
- Распределенное обучение нейросетей, градиентный бустинг, обучение с подкреплением.
Станьте экспертом, за которым охотятся компании!
Навыки работы с ML на больших данных являются одними из самых востребованных и высокооплачиваемых на рынке. Сделайте инвестицию в свое будущее — записывайтесь на курс!
Олег Подтвержденный клиент –
SparkML – это мощная штука. Курс помог разобраться, как переносить алгоритмы в распределенную среду. Очень много технических деталей.
Анастасия Подтвержденный клиент –
Вывод в продакшн – это самая ценная часть. Мониторинг, версионирование, онлайн-сервинг – все разложили по полочкам.
Максим Подтвержденный клиент –
Очень серьезный и глубокий курс. Я Data Engineer, и мне было важно понять, как применять ML на больших данных. Курс дал полную картину.