MLOps от Otus

    Otus
    Стоимость курса
    115 250 Р
    Длительность
    5 месяцев
    Сертификат
    Да
    Начало курса
    В любой момент
    Трудоустройство
    Нет

    Кому подойдет

    • Для Data Scientist-ов: если вы уже умеете создавать модели, то научитесь деплоить их в прод.
    • Для ML Engineer-ов: сможете унифицировать управление несколькими моделями.
    • Для Data Engineer-ов: вам откроется остальная часть data-driven конвейеров: валидация, обучение, вывод ML моделей в прод и мониторинг.
    • Для Data Analytic-ов: сможете выйти за рамки графиков и дашбордов и запустить свои модели в онлайне.
    • Для Softwear Engineer-ов: будете понимать, что нужно делать, если на вашем продукте планируют внедрять ML.

    Чему Вы научитесь

    • Данный курс даст вам понимание того, как устроен процесс внедрения ML-решения от идеи до вывода его в прод. Преподаватели поделятся лучшими практиками и инструментами MLOps, которые устоялись в современной индустрии.

    Программа обучения

    Процессы

    С чего следует начинать любой проект по ML? Конечно с целей и метрик, а также с организации процессов взаимодействия в команде. Как организовать хранение кода, как вести задачи и многое другое будет рассмотрено в рамках этого модуля.

    • Тема 1: Вводное занятие
    • Тема 2: Цели и метрики ML проектов
    • Тема 3: Организация исходного кода
    • Тема 4: Взаимодействие с командой
    • Тема 5: Практика. Формирование процессов команды

    Инфраструктура

    В этом модуле мы начнем возводить кирпичики нашей системы с инфраструктурных блоков. Мы узнаем какие блоки стоит выделить, где хранить данных. Как автоматизировать периодические операции. Как эффективно и безопасно использовать облачные сервисы.

    • Тема 1: Базовые блоки инфраструктуры
    • Тема 2: Облачные провайдеры
    • Тема 3: Собственная инфраструктура
    • Тема 4: Изменение кода и CI/CD
    • Тема 5: Биллинг и Identity and Access Management
    • Тема 6: Практика. Настройка облачной инфраструктуры

    Подготовка данных

    Все начинается с данных. Их нужно собрать, сохранить, проанализировать, провести очистку и заполнение пропусков, извлечь признаки и внимательно следить за качеством данных и их версионированием. В этом модуле мы рассмотрим все эти темы.

    • Тема 1: Выбор хранилища. HDFS/S3/DataBase/etc
    • Тема 2: Сбор данных на потоке. Kafka
    • Тема 3: Сбор данных по расписанию. AirFlow
    • Тема 4: Валидация данных
    • Тема 5: Обнаружение сдвигов в данных
    • Тема 6: Подготовка и обогащение данных
    • Тема 7: Извлечение признаков
    • Тема 8: Версионирование данных. DVC
    • Тема 9: Практика. Конвейер подготовки данных

    Моделирование

    Наконец мы добрались до обучения моделей и самое время обсудить как сделать это обучение воспроизводимым. Как проводить обучение моделей в распределенной среде. Как хранить и версионировать артефакты с моделями.

    • Тема 1: Воспроизводимость и версионирование. MLFlow
    • Тема 2: Перенос ML алгоритмов в распределенную среду
    • Тема 3: Популярные фреймворки в распределенной среде
    • Тема 4: Подбор гиперпараметров и AutoML
    • Тема 5: Практика. Регулярное переобучение

    Валидация

    Перед запуском модели в production, её следует внимательно провалидировать и изучить. В этом модуле мы обсудим какие есть стратегии валидации, как проводить анализ моделей и интерпретировать их результаты. Как показать влияние модели на бизнес-метрики с помощью A/B тестирования.

    • Тема 1: Стратегии валидации моделей
    • Тема 2: Анализ моделей
    • Тема 3: Интерпретируемость
    • Тема 4: A/B-тестирование
    • Тема 5: Практика. Автоматическая валидация

    Развертывание

    Модель готова и проанализирована. Пришло время катить её в production. Какие есть стратегии инференса, какие инструменты помогут автоматизировать выкатку в production. Как подготовить веб-сервис с моделью и запустить его в k8s.

    • Тема 1: Пакетный режим работы
    • Тема 2: Асинхронный потоковый режим
    • Тема 3: Модель как сервис
    • Тема 4: Подготовка артефактов
    • Тема 5: Развертывание в k8s
    • Тема 6: Обновление моделей

    Мониторинг

    Модель работает в production, но как мы будем за ней следить. Как собирать и визуализировать метрики. Как узнавать о проблемах раньше всех и заранее вносить исправления.

    • Тема 1: Инструменты и метрики. Prometheus
    • Тема 2: Поиск отклонений и сдвигов в данных
    • Тема 3: Построение обратной петли
    • Тема 4: Алертинг

    Проектная работа

    Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

    • Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
    • Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
    • Тема 3: Защита проектных работ

    Отзывы о школе 11

    4.6 из 5
    8
    1
    0
    1
    0
    Сортировать:
    Дате публикации
    • Дата публикации
    • Популярности
    • Сначала положительные
    • Сначала отрицательные
    • Антонина 12 октября 2023

      Я решила выбрать курс Symfony здесь, потому что ранее прошла другое обучение и была впечатлена организацией в этой школе. Здесь проводятся вебинары, предоставляется множество практических заданий, и интересные задания на дом. Программа курса новая и информативная. При этом Каморин Михаил является преподавателем этого курса. В нем сочетаются высокая квалификация, педагогическое мастерство и ответственность. Уроки тщательно структурированы, а примеры всегда применимы и интересны. Каждый вебинар сопровождается скриптом, позволяющий повторить все материалы занятия. Ценным является обратная связь, которую мы получаем по любым вопросам, возникающие у нас. Мы получаем тщательный анализ выполненного задания, а также множество советов о том, как его можно улучшить и выполнить правильно. Только что закончился курс, и я еще не начала искать работу, но я уверена: благодаря этому курсу я уже имею прочный фундамент знаний и практического опыта. Я уверена, что найду работу благодаря полученным навыкам. Хочу выразить благодарность всей команде OTUS за их работу!

      Был ли отзыв полезен?
    • Арсений 8 августа 2023

      Решив попробовать свои силы в разработке Android-приложений, я столкнулся с отсутствием опыта в программировании. Я решил приобрести обучающий курс "Специалитет" на платформе Otus, который включал в себя как базовый, так и продвинутый уровни. Однако, я бы рекомендовал новичкам начать с базового курса, так как для продвинутого уже нужен опыт работы над реальными проектами. Обучение на курсе было увлекательным, и я хотел бы выразить благодарность преподавателям и менеджерам, которые были всегда готовы помочь в случае возникновения проблем в процессе обучения. Базовый курс помог мне хорошо разобраться в устройстве и особенностях разработки приложений для платформы Android. Конечно, на лекциях невозможно получить исчерпывающую информацию, поэтому вам придется проводить много времени в поиске дополнительных материалов, чтении документации и так далее, но преподаватели всегда предоставляли ссылки на нужные материалы для продвижения по курсу. Также я рекомендую тем, кто не может быстро понять все аспекты разработки сразу, начать с бесплатного короткого курса по подготовке, которые многочисленно представлены в интернете, чтобы более гладко и быстро войти в процесс обучения с нуля и создавать свой собственный масштабный проект.

      Был ли отзыв полезен?
    • Константин 8 июня 2023

      Чисто для себя решил изучить администрирование Linux. Тем более что основы Python мне знакомы, и я ими владею. Менеджеру большой привет, свою работу он делает хорошо. Это он уговорил и заставил поверить, что сложностей у меня не возникнет. Азы же программирования мне известны. В Linux я не работал никогда и абсолютно в ней не разбираюсь. У меня изначально с этой операционкой не сложились отношения, она никак толком не хотела работать на моем стареньком ноуте. Общение в Слаке было никаким, большого энтузиазма у присутствующих оно не вызывало. Тоже самое могу сказать и про Телегу. Преподаватели отвечали на вопросы, но как-то уж очень кратко, без особых вниканий в детали. О том, что Linux надо хоть как-то знать, мне не сообщили. А ведь предупреждал, что с ним не знаком. Освоил его по ссылке самостоятельно, тем самым безбожно отстав от остальных ребят. Курс администрирования давался мне очень тяжело. На мой взгляд, там очень много недоработок и квалификация преподавателей оставляет желать лучшего. Не советую.

      Был ли отзыв полезен?
    Посмотреть все отзывы о Otus