- Суть
- Продвинутые приемы машинного обучения, построение end-to-end пайплайнов и вывод в production
- Уровень
- продвинутый
- На выходе
- Строить end-to-end пайплайны и выводить модели в production; Создавать нейросетевые AI-модели для бизнес-задач; Решать задачи ранжирования, динамического ценообразования и логистики; Настраивать ML-окружение и писать production-код
- Навыки
- Python · Docker · Kubernetes · MLFlow · Langchain · AutoML · Обучение с подкреплением
- Кому подойдёт
- Аналитики; Программисты; Data Science и ML-инженеры
- Знать заранее
- Уверенное владение Python (pandas, sklearn, numpy); Понимание базовых алгоритмов ML; Знания математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей
