MLOps: CI/CD dla Machine Learning - Plan Szkolenia

Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do zaawansowanych deweloperów, specjalistów od automatyzacji i profesjonalistów IT, którzy chcą opanować własne integracje i wielokrokowe automatyzacje w Zapier.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć własne integracje w Zapier za pomocą API i webhooków.
• Projektować i zarządzać złożonymi wielokrokowymi przepływami roboczymi.
• Optymalizować i debugować zaawansowane przepływy robocze automatyzacji.
• Integrować Zapier z własnymi lub mniej popularnymi aplikacjami.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo trening w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą tworzyć i optymalizować automatyczne przepływy pracy za pomocą Zapier w ramach operacji biznesowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i implementować efektywne przepływy pracy za pomocą Zapier.
• Integrować wiele aplikacji biznesowych dla płynnej automatyzacji.
• Optymalizować wydajność Zapa i rozwiązywać typowe problemy.
• Skalować automatyzację przepływów pracy, aby spełnić potrzeby biznesu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

Ten prowadzony przez instruktora, live szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na chmurze Azure.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na Azure.
• Korzystać z usługi Azure Kubernetes Service (AKS), aby uprościć pracę inicjalizacji klastra Kubernetes na Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Korzystać z innych zarządzanych usług AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana do ułatwienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń machine learning na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów początkujących i pośrednio zaawansowanych, którzy chcą tworzyć niezawodne przepływy pracy ML przy użyciu Kubeflow.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności pozwalające na:

• Nawigację w ekosystemie Kubeflow i podstawowych komponentach.
• Tworzenie powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamianie skalowalnych zadań trenujących na Kubernetes.
• Efektywne wdrażanie modeli machine learning za pomocą Kubeflow Serving.

Format kursu

• Kierowane prezentacje i kollaboracyjne dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z użyciem rzeczywistych komponentów Kubeflow.
• Praktyczne ćwiczenia do budowania kompletnych przepływów pracy ML.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowane wersje tego szkolenia mogą być zorganizowane, aby pasowały do stosunków technologicznych i wymagań projektowych Twojej grupy.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców IT i inżynierów automatyzacji na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Make, optymalizować złożone przepływy pracy oraz skutecznie zarządzać błędami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać zaawansowane funkcje Make do automatyzacji przepływów pracy.
• Optymalizować przepływy pracy za pomocą logiki warunkowej, iteratorów oraz obsługi błędów.
• Integrować wiele aplikacji dla płynnej automatyzacji.
• Monitorować i diagnostykować przepływy pracy dla maksymalnej efektywności.
• Wdrażać najlepsze praktyki do skalowania rozwiązań automatyzacji przepływów pracy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie początkującego, którzy chcą poznać podstawy automatyzacji przepływu pracy i uprościć swoje codzienne zadania za pomocą Make.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć i zarządzać przepływami pracy w Make.
• Integrować różne aplikacje w przepływach pracy.
• Automatyzować proste zadania, takie jak synchronizacja danych, powiadomienia i zarządzanie plikami.
• Rozumieć, jak korzystać z gotowych szablonów i tworzyć niestandardowe przepływy pracy.
• Uczyć się, jak diagnostykować i usuwać błędy w przepływach pracy.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do marketingowych profesjonalistów poziomu zaawansowanego, którzy chcą automatyzować powtarzalne zadania, efektywnie wychowywać potencjalnych klientów i optymalizować angażowanie klienta poprzez automatyzację procesów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać Make do automatyzacji kampanii marketingowych i procesów wychowywania potencjalnych klientów.
• Tworzyć personalizowane mapy ścieżek klienta poprzez zintegrowane platformy.
• Synchronizować dane między narzędziami marketingowymi, takimi jak Mailchimp, HubSpot i platformami społecznościowymi.
• Monitorować i analizować automatyzowane procesy w celu optymalizacji wydajności kampanii.
• Przyswoić najlepsze praktyki dla skalowalnych strategii automatyzacji marketingowej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
• Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
• Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, w formie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów biznesowych oraz inżynierów automatyzacji, którzy chcą wykorzystać integracje Zapiera i AI do efektywnego skalowania operacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać skomplikowane przepływy automatyzacji za pomocą Zapiera.
• Integrować modele AI w procesy biznesowe w celu uzyskania przewidywalnych wniosków.
• Optymalizować operacje poprzez automatyzację zadań na wielu platformach.
• Monitorować i diagnostykować automatyzowane przepływy w celu ciągłego doskonalenia.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą korzystać z Zapiera do automatyzacji powtarzalnych zadań i poprawy efektywności bez kodowania.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Zapiera i jego możliwości automatyzacji.
• Skonfigurować i ustawiać Zaps do automatyzacji zadań.
• Integrować popularne narzędzia biznesowe z Zapierem.
• Zarządzać i optymalizować przepływy pracy automatyzowane.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów e-handlu o poziomie średnim, którzy chcą zautomatyzować przetwarzanie zamówień, płatności i wsparcie klienta przy użyciu Zapiera.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zautomatyzować przetwarzanie i realizację zamówień.
• zsynchronizować dane płatności z systemami księgowymi.
• poprawić wsparcie klienta za pomocą automatyzacji.
• zoptymalizować przepływy pracy marketingowe i sprzedażowe.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do marketingowców o poziomie średnim, którzy chcą automatyzować generowanie potencjalnych klientów, kampanie e-mail i kontakty z klientami za pomocą Zapiera.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Zapiera w automatyzacji marketingowej.
• Ustawiać przepływy pracy do automatycznego generowania i wyprowadzania potencjalnych klientów.
• Integrować narzędzia marketingowe, takie jak CRM, platformy e-mail i narzędzia analizy danych.
• Optymalizować i rozwiązywać problemy z przepływami pracy automatyzacji dla maksymalnej efektywności.