OTUS. Промышленный Machine Learning на больших данных. Часть 2

Курс рассчитан на Data Engineer-ов или специалистов в машинном обучении.

Вы научитесь:

  • использовать стандартные инструменты ML-конвейеров в распределенной среде;
  • разрабатывать собственные блоки для ML-конвейеров;
  • адаптировать ML-алгоритмы к распределенной среде и инструментам big data;
  • использовать Spark, SparkML, Spar Streaming;
  • организовывать промышленные конвейеры сбора данных;
  • разрабатывать алгоритмы потоковой подготовки данных для машинного обучения;
  • обеспечивать контроль качества на всех этапах движения ML-решений в промышленную эксплуатацию.

Необходимые знания
Базовые навыки программирования:

  • управляющие конструкции, циклы, рекурсия;
  • основные структуры данных: массивы, списки, словари, деревья;
  • базовые принципы ООП;
  • знакомство с одним из языков: Python, Java, Scala, C++.
  • Математика:
  • линейная алгебра: вектора, матрицы и их произведения;
  • матан: производная простых и композитных функций;
  • вычметоды: градиентный спуск, Ньютоновские итерации;
  • теория вероятности: случайные события и величины, математическое ожидание, дисперсия.

Технологии:

  • понимание основ работы вычислительной техники в рамках архитектуры фон Неймана (процессор, память, кэш, подключаемое хранилище);
  • понимание общих принципов реляционных СУБД, знание SQL.

Будет плюсом: знакомство с классическими алгоритмами машинного обучения. 

Курс от:
Год выпуска::
Тематика курса:
Цена400,00 ₽
НАПИСАТЬ АДМИНИСТРАТОРУ САЙТА
ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ КУРСОВ НАПИШИТЕ В ТЕЛЕГРАМ
‼ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА НАШ КАНАЛ‼
ВАЖНАЯ ИНФОРМАЦИЯ.
Для каждого курса создан закрытый телеграм канал. на нем размещены архивы по 1,5 ГБ курса (тома)
При покупке курса, вам будет выслано приглашение в телеграм канал, из которого вы скачаете курс.
Если у вас нет телеграм вы можете скачать мессенджер на оф сайте