- Регистрация
- 13.03.2019
- Сообщения
- 46 395
Перейдите на новый уровень в сфере дата-инжиниринга Научитесь выстраивать архитектуру и автоматизировать пайплайны для областей аналитики с высокой нагрузкой Станьте частью профессионального сообщества и научитесь работать с технологиями, которыми пользуются топовые мировые компании Что это за курс Это курс о методах и инструментах, которые обеспечивают быструю, надежную и возобновляемую доставку данных, готовых к аналитике и эксплуатации моделей data science. DataOps-инженер — тот специалист, который может развернуть и конфигурировать все эти инструменты там, где остро встает вопрос масштабирования и гибкости. Курс предназначен для тех, кто уже знает, как строятся базы данных и работает ETL-процесс, кто уже прошел путь первичных построений и нуждается в расширенных методах обработки потоковых данных и хранения огромных массивов. Чему вы научитесь Предобрабатывать данные с помощью Python Освоите синтаксис и библиотеки универсального инструмента аналитики, заложите фундамент для ML-изысканий Выстраивать инфраструктуру для больших данных Развернёте собственный инстанс Hadoop, разберётесь в lambda- и kappa архитектурах, создадите витрины данных Разрабатывать и планировать сложные рабочие процессы Призовёте направленные ациклические графы в Airflow и ленивые вычисления Spark Обрабатывать real-time данные Построите свой конвейер обработки даннных, сборщик событий, RTDM-систему с выводом в массовые enterprise BI-решения Строить работающий пайплайн в облачной среде И включать в него модели машинного обучения, нейронные сети, сервисы оркестрирования контейнеров и проверку версионности Внедрять принципы гибкого подхода MLOps Узнаете о философии CI\CD, пройдёте путь тестирования, продакшена и автоматического обучения ML-моделей Программа курса Python Data Lake & Hadoop Продвинутые методы работы с данными Работа с потоковыми данными Работа с данными в облаке Введение в DS & ML MLOps 
|
