एमएलओपीएस - दर 80,000 रूबल। ओटस से, प्रशिक्षण 5 महीने, दिनांक 30 नवंबर, 2023।

अनेक वस्तुओं का संग्रह / by admin / November 30, 2023

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आप स्ट्रीमिंग डेटा और वितरित वातावरण के लिए सभी आवश्यक मशीन लर्निंग कौशल में महारत हासिल कर लेंगे। कार्यक्रम में डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग के क्षेत्रों से आवश्यक ज्ञान शामिल है, जो आपको बड़े डेटा को संसाधित करने और स्पार्क में वितरित एल्गोरिदम लिखने की अनुमति देगा।
आप होमवर्क पूरा करके प्रत्येक मॉड्यूल का अभ्यास करेंगे। प्रशिक्षण के अंत में, आपके पास एक अंतिम प्रोजेक्ट होगा जो आपको अर्जित सभी ज्ञान को संक्षेप में प्रस्तुत करने और अपने पोर्टफोलियो में जोड़ने की अनुमति देगा। यह आपके डेटासेट पर कार्य कार्यों के हिस्से के रूप में किया जा सकता है या ओटीयूएस द्वारा उपलब्ध कराए गए डेटा के आधार पर एक सीखने की परियोजना के रूप में किया जा सकता है।

इस पाठ्यक्रम के लिए कौन है?
मशीन लर्निंग विशेषज्ञों या सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों के लिए जो बड़े डेटा के साथ काम करना सीखना चाहते हैं। आमतौर पर, ऐसे कार्य बड़े पैमाने पर डिजिटल उत्पाद वाली बड़ी आईटी कंपनियों में मौजूद होते हैं।
डेटा वैज्ञानिकों के लिए जो इंजीनियरिंग कौशल के साथ अपने कौशल सेट को मजबूत करना चाहते हैं। पाठ्यक्रम के लिए धन्यवाद, आप डेटा संसाधित करने और उत्पादन में एमएल समाधानों के परिणामों को स्वतंत्र रूप से प्रदर्शित करने में सक्षम होंगे।

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सीखने के लिए, आपको बुनियादी डेटा विज्ञान कौशल की आवश्यकता होगी। हमारा सुझाव है कि आप प्रशिक्षण के आवश्यक स्तर का पता लगाने के लिए ओटीयूएस में डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों के मानचित्र को देखें।

आपको सीखना होगा:
- वितरित वातावरण में मानक एमएल पाइपलाइन उपकरण का उपयोग करें;
- एमएल पाइपलाइनों के लिए अपने स्वयं के ब्लॉक विकसित करें;
- वितरित वातावरण और बड़े डेटा टूल के लिए एमएल एल्गोरिदम को अनुकूलित करें;
- स्पार्क, स्पार्कएमएल, स्पार्क स्ट्रीमिंग का उपयोग करें;
- मशीन लर्निंग के लिए स्ट्रीमिंग डेटा तैयार करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना;
- औद्योगिक परिचालन में एमएल समाधानों की आवाजाही के सभी चरणों में गुणवत्ता नियंत्रण सुनिश्चित करें।

विशेषज्ञों की मांग
आप जिन कौशलों में महारत हासिल करेंगे वे यथासंभव व्यावहारिक और आशाजनक होंगे। अधिक से अधिक डिजिटल उत्पाद बाज़ार में दिखाई दे रहे हैं, जिनके विकास के लिए बड़े डेटा और स्ट्रीम प्रोसेसिंग के साथ काम करने की आवश्यकता है। पहले से ही, ऐसे कौशल और कुछ कार्य अनुभव वाले विशेषज्ञ 270 हजार के वेतन के लिए अर्हता प्राप्त कर सकते हैं। रूबल एक और प्रवृत्ति - प्रशिक्षण और सत्यापन प्रक्रियाओं का स्वचालन, इसके विपरीत, किसी तरह से क्लासिक डेटा वैज्ञानिक के काम का अवमूल्यन करता है। हर चीज़ उस बिंदु की ओर बढ़ रही है जहां एक गैर-विशेषज्ञ भी फिट-भविष्यवाणी कर सकता है। इसलिए, जिनके पास कम से कम सतही इंजीनियरिंग कौशल है वे पहले से ही प्रीमियम पर हैं।

पाठ्यक्रम की विशेषताएं
डेटा के साथ काम करने का बहुत अभ्यास हुआ
वितरित एमएल और स्ट्रीम डेटा प्रोसेसिंग से लेकर उत्पादन आउटपुट तक कौशल की विस्तृत श्रृंखला
वर्तमान उपकरण और प्रौद्योगिकियाँ: स्काला, स्पार्क, पायथन, डॉकर
वेबिनार और स्लैक चैट के माध्यम से विशेषज्ञों के साथ लाइव संचार

पावेल फिलोनोव

अवधि

एक डेटा साइंस टीम के विकास में संलग्न है जो कंपनी के उत्पादों और सेवाओं के लिए मशीन लर्निंग पर आधारित कार्यक्षमता प्रदान करती है। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, उन्होंने कैस्परस्की एमएलएडी और एमडीआर एआई विश्लेषक के विकास में भाग लिया। C++ डेवलपर के रूप में, उन्होंने MaxPatrol SIEM के निर्माण में भाग लिया। वह कई वर्षों से कंप्यूटर पढ़ा रहे हैं। एमएसटीयू जीए में विज्ञान विषय। एमएल, सी++, डीएस परियोजना प्रबंधन और विकास पर रिपोर्टों की एक श्रृंखला के लेखक टीमें. पीसी सम्मेलन सी++ रूस के सदस्य। कार्यक्रम प्रबंधक

अनातोली बर्नाशेव

पाठ्यक्रम

आईटी में कस्टम विकास परियोजनाओं में 20+ वर्ष का अनुभव। दर्जनों सफल परियोजनाएँ, जिनमें सरकारी अनुबंध के तहत परियोजनाएँ भी शामिल हैं। ईआरपी सिस्टम के विकास और कार्यान्वयन, ओपन-सोर्स समाधान, उच्च-लोड अनुप्रयोगों के लिए समर्थन में अनुभव। पाठ्यक्रमों के शिक्षक...

आईटी में कस्टम विकास परियोजनाओं में 20+ वर्ष का अनुभव। दर्जनों सफल परियोजनाएँ, जिनमें सरकारी अनुबंध के तहत परियोजनाएँ भी शामिल हैं। ईआरपी सिस्टम के विकास और कार्यान्वयन, ओपन-सोर्स समाधान, उच्च-लोड अनुप्रयोगों के लिए समर्थन में अनुभव। लिनक्स, कुबेर, एमएलओपीएस, डेटाऑप्स, सॉल्यूशनआर्किटेक्ट, आईएसी, एसआरई पर पाठ्यक्रमों के शिक्षक, साथ ही हाईलोड पाठ्यक्रम के संरक्षक

दिमित्री बुगाइचेंको

कुंआ

बड़े डेटा और मशीन लर्निंग के साथ काम करने में विशेषज्ञ। 8 साल तक उन्होंने Odnoklassniki.ru पर काम किया। ओके डेटा लैब टीम (बड़े डेटा और मशीन के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए एक प्रयोगशाला) का प्रबंधन किया।

बड़े डेटा और मशीन लर्निंग के साथ काम करने में विशेषज्ञ। 8 साल तक उन्होंने Odnoklassniki.ru पर काम किया। ओके डेटा लैब टीम (बड़े डेटा और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए एक प्रयोगशाला) का प्रबंधन किया। Odnoklassniki में बिग डेटा विश्लेषण वास्तविक, मांग वाले उत्पादों के विकास के साथ सैद्धांतिक प्रशिक्षण और वैज्ञानिक आधार को संयोजित करने का एक अनूठा मौका बन गया है। 2019 से, वह Sberbank में प्रबंध निदेशक के रूप में काम कर रहे हैं। बड़े पैमाने पर वैयक्तिकरण प्रभाग में अनुशंसा प्रणालियों के लिए एक मंच विकसित करने के लिए क्लस्टर के नेता के रूप में कार्य करता है। उन्होंने 2004 में सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट यूनिवर्सिटी से स्नातक की उपाधि प्राप्त की, जहां उन्होंने 2007 में औपचारिक तार्किक तरीकों में अपनी पीएचडी का बचाव किया। मैंने विश्वविद्यालय और वैज्ञानिक वातावरण से संपर्क खोए बिना लगभग 9 वर्षों तक आउटसोर्सिंग में काम किया।

पाठ्यक्रम शुरू करने का मूल परिचय
-विषय 1.ग्रेडिएंट डिसेंट और लीनियर मॉडल
-विषय 2.बुनियादी मशीन सीखने के तरीकों और मेट्रिक्स का अवलोकन
-विषय 3.डेटा के साथ काम करने के दृष्टिकोण का विकास
-विषय 4. स्काला में प्रोग्रामिंग की मूल बातें

वितरित डेटा प्रोसेसिंग का तकनीकी आधार
-विषय 5. वितरित फ़ाइल सिस्टम
-विषय 6. वितरित प्रणालियों में संसाधन प्रबंधक
-विषय 7. बड़े पैमाने पर समानांतर और वितरित कंप्यूटिंग ढांचे का विकास
-विषय 8. अपाचे स्पार्क 1 मूल बातें
-विषय 9. अपाचे स्पार्क 2 मूल बातें

वितरित एमएल मूल बातें
-विषय 10. वितरित वातावरण में एमएल एल्गोरिदम का स्थानांतरण
-अपाचे स्पार्क में टॉपिक 11.एमएल
-विषय 12.स्पार्कएमएल के लिए अपने स्वयं के ब्लॉक विकसित करना
-विषय 13.हाइपरपैरामीटर और ऑटोएमएल का अनुकूलन

स्ट्रीम प्रोसेसिंग
-विषय 14. स्ट्रीम डेटा प्रोसेसिंग
-विषय 15. स्पार्क के साथ उपयोग के लिए तृतीय पक्ष पुस्तकालय
-थीम 16.स्पार्क स्ट्रीमिंग
-विषय 17. स्पार्क में संरचित और निरंतर स्ट्रीमिंग
-विषय 18.वैकल्पिक स्ट्रीमिंग ढाँचे

लक्ष्य निर्धारण और परिणाम विश्लेषण
-विषय 19. एमएल परियोजना के लक्ष्य का निर्धारण और प्रारंभिक विश्लेषण
-विषय 20. मंथन को कम करने के कार्य के उदाहरण का उपयोग करते हुए दीर्घकालिक एमएल लक्ष्य
-विषय 21.ए/बी परीक्षण
-विषय 22.अतिरिक्त विषय

उत्पादन के लिए एमएल परिणाम आउटपुट करना
-विषय 23. एमएल समाधानों को उत्पादन में लाने के दृष्टिकोण
-विषय 24.संस्करण, पुनरुत्पादन और निगरानी
-विषय 25.मॉडलों की ऑनलाइन सेवा
-विषय 26. अतुल्यकालिक स्ट्रीमिंग एमएल और ईटीएल के लिए पैटर्न
-विषय 27. यदि आपको पायथन की आवश्यकता है

उत्पादन में पायथन में एमएल
-विषय 28.पायथन में प्रोडक्शन कोड। आयोजन और पैकेजिंग कोड
-विषय 29.रेस्ट आर्किटेक्चर: फ्लास्क एपीआई
-विषय 30.डॉकर: संरचना, अनुप्रयोग, परिनियोजन
-विषय 31. कुबेरनेट्स, कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन
-थीम 32. कुबेरनेट्स के लिए एमएलओपीएस उपकरण: क्यूबफ्लो, सेल्डन कोर। उद्योग में विषम प्रणालियों के संचालन की विशेषताएं।
-थीम 33.अमेज़ॅन सेजमेकर
-विषय 34.एडब्ल्यूएस एमएल सेवा

उन्नत विषय
-विषय 35. तंत्रिका नेटवर्क
-विषय 36. वितरित शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क का अनुमान
-विषय 37.पेड़ों पर ग्रेडिएंट बूस्टिंग
-विषय 38. सुदृढीकरण सीखना

परियोजना कार्य
-विषय 39. विषय का चयन और परियोजना कार्य का संगठन
-विषय 40. परियोजनाओं और गृहकार्य पर परामर्श
-विषय 41.डिजाइन कार्य का संरक्षण

टैग बादल

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