Описание курса

Курс по внедрению моделей машинного обучения в производство и DevOps для ML. Программа направлена на изучение процессов интеграции и оптимизации моделей ML в реальные бизнес-приложения, а также на освоение методов автоматизации и развертывания моделей в рабочей среде. Курс охватывает ключевые концепции и практические инструменты для эффективного внедрения и обслуживания ML-решений.

Что вы изучите на этом курсе?

На курсе вы научитесь внедрять модели машинного обучения в реальное производство, работать с DevOps-практиками для ML, а также освоите методы автоматизации процессов развертывания и поддержки ML-решений в реальных условиях. Вы будете работать с современными инструментами и платформами, и научитесь эффективно управлять жизненным циклом моделей в production-среде.

Курс подготовит вас к применению моделей в реальных проектах, где необходимо обеспечить высокую скорость развертывания и поддержки, а также научит вам работать с автоматизацией процессов разработки и тестирования.

Почему этот курс полезен:

• Автоматизация процессов — изучите ключевые аспекты DevOps для ML, включая CI/CD, тестирование и развертывание моделей в production-среде.

• Работа с большими данными — научитесь эффективно работать с большими наборами данных, что актуально для исследовательских и промышленный задач.

• Трудоустройство в zypl.ai — по окончании курса вы получите необходимые знания и опыт, которые могут стать основой для успешной карьеры в области Data Science.

Вы будете готовы внедрять модели машинного обучения в производственные среды, управлять их жизненным циклом и оптимизировать процессы развертывания и поддержки. Курс подготовит вас к работе с DevOps-инструментами для ML, необходимые для успешной карьеры в этой сфере.