Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
99 баллов
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
99 баллов
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Данный курс содержит в себе всю необходимую информацию об инструментах, предназначенных для взаимодействия с потоковыми данными и создания ML-алгоритмов. Он подходит для начинающих ML-специалистов, которые хотят работать с большими данными, и для дата-сайнтистов, которые хотят освоить новые инженерные навыки. Вы научитесь взаимодействовать с распределенными файловыми системами, проводить A/B-тестирования и работать с контейнерами, узнаете, как проектировать нейросети и создавать ML-модели для решения различных задач.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы научитесь работать с потоковыми данными и освоите инженерные навыки, а также выполните итоговый проект для портфолио.
Вы узнаете, что такое градиентный спуск и научитесь работать с линейными моделями.
Вы рассмотрите ключевые метрики машинного обучения и наиболее применяемые методы.
Вы изучите историю работы с данными и увидите этапы развития подходов.
Вы научитесь программировать на языке Scala и потренируетесь в этом на практике.
Вы узнаете, как устроены распределенные файловые системы и сможете с ними взаимодействовать.
Вы научитесь работать с менеджерами ресурсов в распределенных файловых системах.
Вы изучите этапы развития данных фреймворков и рассмотрите несколько примеров их применения.
Вы изучите основы работы с популярным фреймворком Apache Spark.
Вы узнаете способы грамотного переноса ML-алгоритмов в распределенную вычислительную среду.
Вы сможете работать с ML-моделями в популярном фреймворке Apache Spark.
Вы сможете самостоятельно создавать различные блоки для популярной библиотеки SparkML.
Вы поймете, как можно автоматизировать ML-процессы и оптимизировать гиперпараметры.
Вы рассмотрите различные библиотеки для Spark и узнаете задачи, которые они помогают решить.
Вы узнаете, что такое потоковая обработка данных и научитесь ее использовать.
Вы освоите компонент Spark, который используется для обработки данных в онлайн-режиме.
Вы научитесь осуществлять структурный и непрерывный стриминг в Spark.
Вы рассмотрите другие потоковые фреймворки, узнаете их преимущества и недостатки.
Вы научитесь определять цели вашего ML-проекта и анализировать их.
Вы рассмотрите реальную задачу и на ее примере поймете, как определяются долгосрочные ML-цели.
Вы научитесь проводить A/B-тестирования и анализировать их результаты.
Вы изучите дополнительные темы, связанные с целеполаганием и анализом результатов.
Вы рассмотрите особенности различных подходов выводов ML-решений в продакшн.
Вы научитесь использовать Data Version Control для версионирования данных и воспроизводимости экспериментов.
Вы узнаете, что такое онлайн-сервинг моделей и сможете его проводить.
Вы изучите различные паттерны асинхронного потокового машинного обучения.
Вы поймете, в каких ситуациях вам нужно будет использовать язык Python, и освоите необходимые функции.
Вы узнаете критерии хорошего кода на языке Python и научитесь их соблюдать.
Вы научитесь проектировать REST-архитектуру с помощью фреймворка Flask.
Вы узнаете, что такое Docker, рассмотрите его структуру и способы применения.
Вы научитесь использовать платформу Kubernetes, сможете создавать контейнеры и управлять ими с помощью нее.
Вы освоите различные полезные инструменты для платформы Kubernetes и потренируетесь их применять.
Вы научитесь работать с облачной платформой машинного обучения Amazon Sagemaker.
Вы освоите инструмент AWS, который предоставляет множество полезных сервисов для машинного обучения.
Вы узнаете, что такое нейронные сети и поймете, на что они способны.
Вы научитесь строить нейросети при помощи инференса и распределенного обучения.
Вы освоите метод машинного обучения, предназначенный для выполнения задач регрессии и классификации.
Вы изучите способ обучения, когда нейросеть учится, взаимодействуя с некоторой средой.
Вы узнаете, как организована проектная работа и выберете интересующую вас тему.
Вы получите консультацию по домашним заданиям и теме вашего проекта.
Вы защитите ваши проекты перед преподавателями и получите от них отзыв.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Для таких случаев у студента курса есть право бесплатного трансфера в другую группу. На каждой ступени обучения сделать это можно лишь единожды.
Project Manager в IT
Свой бренд в сегменте premium
Стилист-имиджмейкер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры