Advanced MLOps

Записаться
# middle/senior
Евгений Мунин
Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.
< Старт: в июне >
количество мест ограничено, старт: в июне
//
Мини-курс по
Kubernetes, Kafka и CI/CD
< Для кого >

Кому подойдет курс

Курс подойдет желающим прокачать практические навыки в MLOps и овладеть инструментами, необходимыми в рабочих процессах разработки

Data Scientist'ам

Python разработчикам

Начинающим ML инженерам

< Что вы изучите на курсе >

Программа курса

1. REST сервис по предсказанию кликов

undefined
Сделаем краткий рекап с первого курса по MLOps
*
Разберем компоненты ML-приложения для предсказания кликов в рекламных объявлениях
*

2. Инфраструктура как код

undefined
Познакомимся с понятием Infra as Code (IaC)
*
Научимся работать с Terraform
*

3. Kubernetes

undefined
Познакомимся с Kubernetes и его основными компонентами
*
Узнаем, как работают распределенные приложения и как обеспечить их отказоустойчивость
*

4. Системы очередей

undefined
Разберемся, для чего нужны системы очередей и потоковый сбор данных
*
Познакомимся с Apache Kafka
*

5. Введение в CI/CD

undefined
Познакомимся с механизмом релизов в Github
*
Узнаем, что такое процесс непрерывного развертывания CD
*
На практике научимся развертывать приложения с помощью ArgoCD
*
На практике поднимем кластер Confluent Cloud, Kafka Producer, Consumer и научимся писать и читать сообщения из Kafka топика
*
Практическая часть будет сфокусирована на развертывании сервиса на распределенном кластере машин с помощью Kubernetes, потоковой обработки входных данных и автоматизации деплоя на примере проекта из первой части курса по MLOps.
На практике развернем удаленные машины с ML-сервисом программно с помощью конфигов Terraform
*
На практике поднимем кластер Kubernetes для REST сервиса
*
< Cпециалисты в своем деле >

Команда

1/2
Евгений Мунин
Team Lead проекта VirtualSense
*
Подробнее
DS в рекламных технологиях @ Teads
*
  • Team Lead проекта VirtualSense
  • DS в рекламных технологиях @ Teads
  • Ex DS в транспортной телематике и GPS
  • Автор блога по AI на Medium
  • Автор Telegram канала ML Advertising
< Cпециалисты в своем деле >

Команда

2/2
Анастасия Никулина
Менеджер программы
*
CEO & Founder PyMagic
*
Ex DS Росбанк, OMD, МТС
*
Автор канала про машинное обучение на YouTube
*
< Technologies >

Стек технологий на курсе

< # if знания бесценны == true: print(”go!”) >

Стоимость курса

Подписка

9 990₽/мес.
Купить
< Тип оплаты >
5 лекций с разбором необходимой теории в предзаписи
*
Презентационные образовательные материалы и материалы с кодом
*
Поддержка кураторов в чате Discord
*
Если у вас остались вопросы , напишите нам, мы ответим на все ваши вопросы по курсу
Узнать подробнее
Список полезных дополнительных материалов
*
Комьюнити. Доступ к чату с практикующими специалистами
*
Сертификат об окончании курса
*
5 семинаров с практикой в предзаписи
*

Смогу ли я оформить налоговый вычет в 13% за обучение?

< Frequently asked questions >

FAQ

Кликните на +, чтобы открыть ответ на вопрос

Чему я смогу научиться на курсе?

Есть ли какие-то требования для прохождения курса?

Что делать, если по какой-то причине я не справляюсь с нагрузкой и не успеваю выполнить все задания к окончанию курса?

Могу ли я вернуть деньги за курс, если он мне не подошел/не понравился?

Сколько времени необходимо уделять учебе?

Будете ли выдавать сертификат после прохождения обучения?

Вам необходимо иметь базовые знания Python (типы и структуры данных, функции, ООП). Здорово, если знакомы с Docker, но мы все равно коснемся данного инструмента и дадим дополнительную литературу, если захочется углубится в каждый из инструментов
Минимально это 2-3 часа в день (прослушивание лекции, самостоятельное чтение, прохождение тестов, изучение дополнительный материалов), если хотите пройти курс за неделю. Но вы можете сами контролировать свою нагрузку, так как все лекции открываются сразу
Вы можете проходить курс в своем темпе в течение месяца после начала оплаты. Если по каким-то причинах не успеваете, то можете продлить подписку.
В данном случае возврат не предусмотрен, так как лекции вам открываются сразу
Вы сделаете свои первые шаги в сторону production ML моделей, поймете как устроен процесс и сможете рассмотреть базовый папйлайн деплоя моделей. Дополнительно также кратко разберете ML System Design: как устроен процесс обучения модели, с чего необходимо начинать, как правильно выбрать метрики, какие лучше модели использовать для той или иной задачи и так далее. Данный курс больше направлен на приобретение практических навыков в MLOps
Да, сертификат о прохождении курса будет выдаваться, но только в том случае, если вы прошли все лекции и семинары, а также выполнили все тесты и практические задания
Да, так как мы осуществляем образовательную деятельность на основании лицензии № Л035-01255-50/00638643. Для подачи документов на налоговый вычет необходимо обязательно сохранять все чеки об оплате. Более подробно вы можете прочитать в следующей статье, либо написать нам на почту в разделе "Контакты"

Сертификат

Настоящим сертификатом удостоверяется, что Иван Иванов успешно прошел курс «Advanced курс по MLOps: Kubernetes, Kafka и CI/CD»
с __.__ 2023 г. по __.__ 2023 г.
Дата выдачи:
№21
Руководитель:
__.__ 2023 г.
Никулина А.А.
© 2023. Все права защищены
ИП Никулина Анастасия Александровна
ОГРНИП 321508100022634
ИНН 862204477980
Лицензия на образовательную деятельность № Л035-01255-50/00638643
Карта сайта
Правовые документы
Контакты
Евгений Мунин
Ex DS в транспортной телематике и GPS
*
Team Lead проекта VirtualSense
*
DS в рекламных технологиях @Teads
*
*
*
Наш сайт использует файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта, повысить его эффективность и удобство.
Связаться с намиTelegram