Для кого
У вас есть начальные навыки по работе с данными для обучения и тестирования моделей с машинным обучением.
Вы хотите приобрести начальные навыки по созданию и деплою продуктов с машинным обучением.
Вы научитесь создавать ML-пайплайны и деплоить модель
Преподаватель
Алексей Григорьев
Руководитель анализа данных в OLX Group
Основатель популярного сообщества по анализу данных и дата-инженерии DataTalks.Club
Автор и организатор нескольких курсов по DE и MLOps
Основатель популярного сообщества по анализу данных и дата-инженерии DataTalks.Club
Автор и организатор нескольких курсов по DE и MLOps
Программа курса
Программа курса
/ Пример: предсказание оттока
/ Сохранение и загрузка моделей с помощью
Pickle
/ Веб сервисы на Flask
/ Сервинг модели на Flask
/ Виртуальное окружение и Pipenv
/ Контейнеризация и Docker
/ Сервинг модели в облаке (AWS Elastic
Beanstalk)
/ Сохранение и загрузка моделей с помощью
Pickle
/ Веб сервисы на Flask
/ Сервинг модели на Flask
/ Виртуальное окружение и Pipenv
/ Контейнеризация и Docker
/ Сервинг модели в облаке (AWS Elastic
Beanstalk)
// Пример: предсказание типа одежды
// Serverless и AWS Lambda
// Конвертирование модели в формат
TensorFlow Lite
// Код для Lambda функции
// Подготовка Docker образа для функции
// Создание Lambda функции в облаке
// Превращаем лямбду в веб сервис с помощью
API Gateway
// Serverless и AWS Lambda
// Конвертирование модели в формат
TensorFlow Lite
// Код для Lambda функции
// Подготовка Docker образа для функции
// Создание Lambda функции в облаке
// Превращаем лямбду в веб сервис с помощью
API Gateway
Отзывы
Отзывы
Очень понравился курс!
В рамках курса удалось реализовать прототип решения для улучшения креативов в динамической рекламе facebook и instagram для e-commerce клиентов.
У ребят сильная команда специалистов и хорошая структура обучения с большим объемом практики.
Самое ценное — это отличные вебинары с практикующими экспертами, в ходе которых можно сразу получить ответы на все интересующие вопросы, а также живое общение с сокурсниками, благодаря которым можно улучшить свой продукт.
Курс сложный, содержит много математики и технической информации, но менторы всегда помогают во всем разобраться в ходе очного общения.
Большое спасибо команде за то, что я не только получил хорошую практику по ML прототипированию, но и хорошо провел время в приятной компании грамотных специалистов.
В рамках курса удалось реализовать прототип решения для улучшения креативов в динамической рекламе facebook и instagram для e-commerce клиентов.
У ребят сильная команда специалистов и хорошая структура обучения с большим объемом практики.
Самое ценное — это отличные вебинары с практикующими экспертами, в ходе которых можно сразу получить ответы на все интересующие вопросы, а также живое общение с сокурсниками, благодаря которым можно улучшить свой продукт.
Курс сложный, содержит много математики и технической информации, но менторы всегда помогают во всем разобраться в ходе очного общения.
Большое спасибо команде за то, что я не только получил хорошую практику по ML прототипированию, но и хорошо провел время в приятной компании грамотных специалистов.
3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
Однозначно рекомендую курс тем, кто готов приступить к ML-проекту.
Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное — понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.
Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.
Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.
Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное — понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.
Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.
Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.
Курс особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса — руководителям продуктов и предпринимателям, но стремится применить машинное обучение и улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML.
На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.
Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.
Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.
Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.
Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.
Выберите вид посещения
Доступ к записям
(2 месяца)
- Доступ к записям лекций и семинаров длительностью
- Автоматическая проверка ДЗ
- Поддержка кураторов
- Участие в чатах Mathshub
−40% ДО 30 июля
12 500 4 900 руб. Click to order
Выбранный курс
Total:
Пишите ваши вопросы на почту
support@maths-h.com
Пишите ваши вопросы на почту
support@maths-h.com