Apache SystemML w uczeniu maszynowym

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Apache SystemML to narzędzie do uczenia maszynowego zaprojektowane specjalnie dla przetwarzania wielkich zbiorów danych w środowiskach rozproszonych, oferujące język DML podobny do R, co ułatwia data scientists implementację algorytmów ML bez konieczności głębokiej znajomości distributed computing. Szkolenie przeznaczone jest dla inżynierów big data i data scientists, którzy potrzebują skalowalnych rozwiązań ML do pracy z danymi wykraczającymi poza możliwości pojedynczych maszyn. Program obejmuje architekturę SystemML, jej integrację z ekosystemem Hadoop i Apache Spark oraz praktyczne aspekty implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w języku DML. Uczestnicy poznają techniki optymalizacji wykonania, które pozwalają SystemML automatycznie wybierać najbardziej efektywne strategie przetwarzania rozproszonego. Szczególny nacisk położony jest na zarządzanie przepływem danych, przygotowanie danych do uczenia oraz debugowanie i profilowanie aplikacji w środowisku rozproszonym. Warsztaty prowadzone są z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów big data, gdzie uczestnicy implementują kompletne rozwiązania ML od prototypu po wdrożenie produkcyjne.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT oferujemy praktyczne warsztaty prowadzone przez ekspertów z doświadczeniem w implementacji uczenia maszynowego na dużą skalę, którzy łączą wiedzę z data science z ekspertyzą w systemach rozproszonych. Nasze szkolenia koncentrują się na hands-on experience z rzeczywistymi przypadkami użycia, gdzie uczestnicy implementują algorytmy ML w języku DML i uruchamiają je na klastrach przetwarzających wielkie zbiory danych. Każdy uczestnik pracuje na dedykowanym środowisku zintegrowanym z Hadoop i Spark, wykonując ćwiczenia od przygotowania danych po optymalizację wydajności modeli. Trenerzy dzielą się sprawdzonymi wzorcami implementacji algorytmów, technikami debugowania oraz strategiami skalowania rozwiązań ML wykorzystywanymi w projektach komercyjnych. Materiały szkoleniowe obejmują przykładowe implementacje w DML, notebook z eksperymentami oraz checklisty najlepszych praktyk dla różnych scenariuszy analitycznych. Po zakończeniu kursu zapewniamy dostęp do repozytorium przykładów oraz wsparcie ekspertów przy wdrażaniu SystemML w projektach uczestników.