Практические курсы в Machine Learning
Прокачиваем необходимые инженерные навыки для проектов машинного обучения
<Full-stack Machine Learning Engineer>
<Team Lead>
<<Expert Data Scientist>
<Data Scientist>
<<Head of Big Data and Machine Learning>
О чем наши курсы?
<<< управление экспериментами
Управляйте экспериментами и жизненным циклом моделей! Настройте визуализацию метрик, версионирование моделей и автоматическую генерацию отчетов об экспериментах.
Git, версионирование данных и MLOps >>>>>
Автоматизируйте процессы доставки моделей в production, сборку и тестирования решений!
Научитесь эффективно использовать Git и следуйте Git-flow в своих проектах!
<<< тестирование
и мониторинг
Сделайте ваши решения устойчивыми и надежными! Выберете необходимый набор тестов и инструментов!
Настройте мониторинг работы ваших моделей и данных в production!
200+
Специалистов прошли обучение
50+
Компаний доверили нам обучение сотрудников
4.8 / 5
Средняя оценка курсов
Особенности наших курсов
Практический подход
Open Source
Развитие
Программы курсов разработаны с учетом потребностей и инструментов используемых в различных компаниях. Курсы сопровождаются значительным объемом практических задач и примеров
Мы стараемся использовать Open Source инструменты, которые либо уже широко известны, либо предоставляют необходимую функциональность для их внедрения
Наша задача - помочь вам прокачать инженерные практики и процессы в ваших проектах. Помогая найти решение для ваших задач мы развиваем материалы курсов, делаем их максимально полезными и актуальными
Преподаватели
Доступные курсы
MLOps для Data Science и разработки ML моделей: версионирование, автоматизация, подготовка к production
  • Автоматизация пайплайнов, воспроизводимость и разработка production-ready ML решений c DVC
  • Трекинг метрик и моделей с MLflow и DVC
  • Сервинг моделей с FastAPI и Airflow
  • Хорошие практики разработки и программирования (Git, Docker)
  • Уровень сложности: начальный, средний
  • Старт: 5 сентября
Подробнее
MLOps для Batch Scoring: автоматизация пайплайнов и CI/CD
c DVC, MLflow и Airflow
  • Автоматизация пайплайнов, воспроизводимость и разработка production-ready ML решений c DVC, MLflow и Airflow
  • Продвинутые сценарии и конфигурация DVC
  • Интеграция DVC и MLFlow
  • Консультации по внедрению
  • Уровень сложности: средний, высокий
  • Старт: 6 сентября
Подробнее
Мы поможем стать сильнее
Автоматизируйте эксперименты
Управляйте экспериментами и жизненным циклом моделей! Настройте автоматическое обучение, сохранение метрик и моделей

Tools: MLFlow | DVC | Airflow | GitLab | ect.
Версионируйте модели и данные
Версионирование данных, моделей и артефактов критически важная задача для обеспечения воспроизводимости и промышленной эксплуатации

Tools: DVC
Узнайте, как сделать CI/CD & MLOps
Автоматизируйте процессы доставки моделей в production, сборку и тестирования решений!

Научитесь эффективно использовать Git и следуйте Git-flow в своих проектах!


Tools: GitLab CI | GitHub Actions | Airflow | k8s | ect.
Документация моделей

Настройте визуализацию метрик и автоматическую генерацию отчетов об экспериментах! Давайте сделаем это вместе!


Tools: DVC | GitLab | CML
Software Engineering скиллы
Хорошие инженерные навыки, в том числе для автоматизации экспериментов, пайплайнов обучения и деплоя моделей, а также для разработки production решений


Tools: Python | Pytest | Docker | docker-compose, Flask | PEP8 | ect.
Тестирование и мониторинг моделей
Сделайте ваши решения устойчивыми и надежными! Выберете необходимый набор тестов и инструментов!Настройте мониторинг работы ваших моделей и данных в production!

Tools: Pytest | Airflow| Prometheus | Grafana | Evidently | ect.
Отзывы слушателей
Для анонимных отзывов мы составили "портрет" отзыва и пожеланий :)
Партнеры Risoma School
Напишите нам
Наш менеджер расскажет о курсах
и проконсультирует по наиболее подходящим условиям

school@risoma.ru