Курс Machine Learning на больших данных: От теории до Production

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.

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!