99% задоволених покупців і 3 з них оцінили курс вище ніж 4 зірки
Ви економите: 
Покваптеся! Закінчується через 
Зверніть увагу: Цей курс представлений у форматі відеозаписів лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримуєте повний доступ до всіх матеріалів одразу після оплати. Мова викладання — російська. Незабаром буде українська версія курсу.
Масштабуйте ваші навички Machine Learning
Машинне навчання на великих даних — це не майбутнє, а вимога сьогодення. Цей курс є мостом між класичним Data Science та промисловою розробкою, де моделі працюють з петабайтами інформації в режимі реального часу. Ви отримаєте комплексні знання про весь життєвий цикл ML-проектів у Big Data середовищі — від постановки бізнес-цілі до розгортання та моніторингу моделі в продакшні.
Від алгоритмів до промислових рішень
Ми навчимо вас думати як архітектор розподілених систем та застосовувати найпотужніші інструменти для роботи з Big Data.
Ключові технології та концепції курсу:
- Apache Spark: Глибоке занурення в основи Spark, його архітектуру та API для розподіленої обробки даних.
- SparkML: Практичне застосування бібліотеки для побудови масштабованих ML-моделей. Ви навчитеся розробляти власні блоки для ML-конвеєрів.
- Потокова обробка: Вивчення Spark Streaming для обробки даних у реальному часі та створення потокових ETL/ML-пайплайнів.
- ML у Production: Розгляд підходів до виведення моделей в продакшн, версіонування, моніторингу та A/Б тестування. Практика з Docker, REST API (Flask) та сервісами AWS (Sagemaker).
- Просунуті теми: Розподілене навчання нейромереж, градієнтний бустинг на деревах та навчання з підкріпленням.
? Детальна програма курсу
Блок 1: Основи ML та Scala
- Огляд методів та метрик машинного навчання.
- Основи програмування на Scala для роботи зі Spark.
Блок 2: Технології розподіленої обробки даних
- Еволюція паралельних алгоритмів, менеджери ресурсів.
- Розподілені сховища та глибоке вивчення Apache Spark.
Блок 3: Розподілене Machine Learning
- Перенесення ML-алгоритмів у розподілене середовище.
- Робота з ML в Apache Spark, розробка власних блоків.
- Оптимізація гіперпараметрів та AutoML.
Блок 4: Потокова обробка даних
- Основи потокової обробки, Spark Streaming.
- Структурний та безперервний стрімінг у Spark.
Блок 5: Життєвий цикл ML-проекту
- Визначення цілей, аналіз результатів, A/Б тестування.
Блок 6: Виведення ML у Production
- Підходи до деплою, версіонування, моніторинг.
- Онлайн-сервінг моделей, асинхронні потокові патерни.
- Production-код на Python, REST-архітектура (Flask), Docker.
- Робота з Amazon Sagemaker та іншими AWS ML сервісами.
Блок 7: Просунуті теми
- Розподілене навчання нейромереж, градієнтний бустинг, навчання з підкріпленням.
Станьте експертом, за яким полюють компанії!
Навички роботи з ML на великих даних є одними з найбільш затребуваних та високооплачуваних на ринку. Зробіть інвестицію у своє майбутнє — записуйтесь на курс!
Анастасія Підтверджений клієнт –
Виведення в продакшн – це найцінніша частина. Моніторинг, версіонування, онлайн-сервінг – все розклали по поличках.
Максим Підтверджений клієнт –
Дуже серйозний і глибокий курс. Я Data Engineer, і мені було важливо зрозуміти, як застосовувати ML на великих даних. Курс дав повну картину.
Олег Підтверджений клієнт –
SparkML – це потужна штука. Курс допоміг розібратися, як переносити алгоритми в розподілене середовище. Дуже багато технічних деталей.