Мета Хата 3.0 — ярмарок вакансій у метавсесвіті 24 листопада. Реєструйся, знайомся, отримуй інсайти.

ДІЗНАТИСЬ БІЛЬШЕ
Projector logo
Курсы

смело заполняйте заявку

охотно
помогаем
и не рекомендуем
лишнего

Продолжая, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности

Dev & Data Science

Machine Learning in Production

создадим сложные продакшн системы для ML моделей с помощью Python и инфраструктурного стека для машинного обучения

опыт

1–2 года в ML або 3–4 года в Engineering

старт

15 марта 2025 г.

группа

20 мест

длительность

2 месяца

язык преподавания

украинский, часть дополнительных материалов будет на английском

если вы:

  • 01

    разработчик и хотите изменить/расширить направление работы или перейти в ML домен 

  • 02

    стремитесь научиться внедрять и расширять ML модели в продакшене и стать Full-Stack Data Scientist

sFor whom

...тогда это мэтч!

Рассмотрим цикл жизни моделей машинного обучения. Поймем, как строить сложные продукты для бизнеса на основе данных и моделей для разных доменов — таких как компьютерное зрение, обработка языка, статистические данные и временные ряды.

Имплементируем каждый шаг в цикле жизни моделей машинного обучения: от работы с данными, тренировки, деплоймента и мониторинга до автоматического обновления моделей в продакшне. Для каждого имплементированного шага рассмотрим уже существующие варианты решений с их преимуществами и недостатками.

навыки,
которыми овладеем

hard skills:

  • понимание ML проекта end2end
  • понимание инфраструктуры ML проекта
  • планирование ML проекта
  • работа с данными, тренировками, пайплайнами, деплойментом и мониторингом
  • дизайн документов для ML проекта

soft skills:

  • эффективная коммуникация и работа в команде
  • адаптивность и гибкость

программа курса

от экспериментов к собственному ML проекту

график занятий

вебинары — суббота в 16:00 видеолекции — понедельник

01.вступление
02.данные
03.эксперименты
04.пайплайны
05.основы сервиса
выделите время, потому что за 8 недель вы превратитесь из data scientist, сосредоточенного на прогнозных моделях, на профессионала, способного справиться с жизненным циклом ML —от сетапа инфраструктуры до развертывания модели

авторпрограммы
Кирилл

Трусковский

выбрал релевантные скилы, инструменты и объединил их в этом курсе

Machine Learning Engineer в Georgian. Co-founder в Scorelnforce.

Кирилл Трусковский

Специалист в сфере Machine Learning с 9-летним опытом работы. Прошел путь от практической кодировки до разработки ключевых бизнес-решений ML.

Studying process

что вас ждет

обучение по-проджекторному

  • воркшопы с куратором, где вы будете решать реальные проблемы
  • много практики, доступные инструкции к задачам и фидбека после проверки домашки и кода
  • разработка ряда ценных артефактов и code templates
  • реализация ML проекта, который станет основанием для дальнейшей работы в сфере

платить помесячно

payment option

14 700 грн/мес.

при рассрочке цена курса 29 400 грн

оплатить за весь курс
со скидкой

payment option

14 000 грн/мес.

при оплате одним платежом цена курса 28 000 грн

определились?
вот как попасть на курс

  • 1зарегистрироваться

  • 2заполнить анкету

  • 3пройти отбор

  • 4стать студентом

Вступление

отзывы.
что говорят выпускники

Ростислав Скляр
Ростислав Скляр
Team Lead в Tango
Очень практический курс, но одновременно сложный. Можно не «вытянуть», если плохо с тайм менеджментом :). Я достиг всех целей, которые ставил себе на этот курс.
Ольга Нарушинская
Ольга Нарушинская
Lead Data scientist в United Software Solutions
Прекрасный курс. Очень понравилась структура, подача материала и наполненность практическими задачами. Отдельно хочется выделить фидбек от куратора — он был подробен к каждому заданию и содержал много полезной информации именно для моей задачи. Я полностью удовлетворена курсом, еще во время его прохождения мне удалось использовать изученный материал в своей работе. Курс дает нужные практические навыки, и я охотно отправила бы на него всю мою команду для улучшения технических скилов.
Иван Евтушенко
Иван Евтушенко
Deep Learning Engineer в A-listware
Лично для меня 90% информации на курсе были новыми. Очень крутая подача. Вебинары и домашки реально помогают все понять и попрактиковаться. Я проходил много курсов, но давно не получал столько пользы.
Светлана Ткаченко
Светлана Ткаченко
Data scientist в Liminal Health
В общем курс мне понравился и полностью оправдал мои ожидания. Для меня он был полезен в теоретическом и практическом плане. Я приобрела новые навыки и углубила имеющиеся.
92,7% студентов довольны обучением в Проджектор, а 82,2% студентов удалось реализовать цели с помощью курсов

*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.

медиа.
узнайте больше

Telegram
Telegram
место сбора проджевского коммьюнити, инструментов и советов
Библиотека
Библиотека
источник топового контента для вдохновения и работы

остались вопросы?
подготовили ответы

нужны ли какие-то навыки для поступления на курс?
как проходит коммуникация на курсе и в каком формате куратор дает фидбек?
можно ли смотреть занятия в любой удобный день?
будут ли мне доступны видеозаписи лекций после завершения курса?
с каким софтом будем работать на курсе?

регистрация.
первый шаг за вами

Consultant

Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com.ua или звоните по номеру +38 067 418-95-78.

регистрация.
первый шаг за вами
выбери язык: