Apache Spark MLlib - uczenie maszynowe na dużą skalę

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Apache Spark MLlib to zaawansowana biblioteka uczenia maszynowego zaprojektowana do przetwarzania ogromnych zbiorów danych w środowiskach rozproszonych, oferująca skalowalne implementacje algorytmów ML, które działają efektywnie na klastrach obsługujących petabajty danych. Szkolenie przeznaczone jest dla data scientists i inżynierów ML, którzy chcą wyjść poza tradycyjne narzędzia uczenia maszynowego i nauczyć się budowy modeli dla zbiorów danych, które nie mieszczą się w pamięci pojedynczej maszyny. Program obejmuje zarówno fundamenty distributed computing w kontekście ML, jak i zaawansowane techniki implementacji algorytmów klasyfikacji, regresji, clusteringu oraz systemów rekomendacyjnych na dużą skalę. Uczestnicy poznają pełny cykl życia modelu ML w środowisku rozproszonym, od przygotowania danych i feature engineering, przez strojenie hiperparametrów i walidację krzyżową, po deployment i monitoring modeli w produkcji. Szczególny nacisk położony jest na optymalizację wydajności potoków ML, zarządzanie wersjami modeli oraz techniki aktualizacji modeli w systemach czasu rzeczywistego. Warsztaty prowadzone są z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów big data, gdzie uczestnicy implementują kompletne pipeline ML od prototypu po wdrożenie produkcyjne.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT oferuje praktyczne warsztaty prowadzone przez ekspertów z doświadczeniem w implementacji rozwiązań ML na dużą skalę w środowiskach produkcyjnych, którzy łączą wiedzę z zakresu data science z ekspertyzą w distributed computing. Nasze szkolenia koncentrują się na hands-on experience z rzeczywistymi przypadkami użycia, od budowy systemów rekomendacyjnych obsługujących miliony użytkowników po implementację modeli NLP dla wielojęzycznych korpusów tekstowych. Każdy uczestnik pracuje na dedykowanym klastrze Spark, wykonując ćwiczenia z kompletnych potoków ML, od eksploracji danych po deployment i monitoring. Trenerzy dzielą się sprawdzonymi wzorcami architektonicznymi, technikami optymalizacji oraz narzędziami MLOps wykorzystywanymi w projektach komercyjnych. Materiały szkoleniowe obejmują przykładowe implementacje algorytmów, strategie feature engineering oraz checklisty deployment dla różnych scenariuszy biznesowych. Po zakończeniu kursu zapewniamy dostęp do repozytorium przykładów oraz wsparcie ekspertów przy wdrażaniu MLlib w projektach uczestników.