בואו ללמוד כיצד לנהל מודלים בצורה יעילה בסביבות ייצור

הצטרפו לקורס הייחודי של נאיה קולג’ שילמד אתכם את כל היבטי התהליך, משלב הפיתוח ועד הניטור.

בעידן שבו נתונים הם המשאב החדש והיקר ביותר, פיתוח מודלים מתקדמים הוא רק חצי מהדרך. הצעד הקריטי הבא הוא פריסה אפקטיבית שלהם כדי לספק ערך עסקי אמיתי.
הקורס יספק לכם הכשרה מעמיקה במתודולוגיות ובכלים לניהול מודלים של למידת מכונה (ML) בסביבת ייצור. הקורס מתמקד בתהליכי Batch יעילים של מודלים, ניטור, ותפעול מתמשך על מנת להבטיח ביצועים אופטימליים ואמינות לאורך זמן.

 

קהל היעד:

• Data Scientists – המעוניינים להעמיק את הבנתם בתהליכי Batch ותפעול של מודלים לאחר הפיתוח.
• Data Engineers – העוסקים בהטמעת תהליכי אוטומציה וניהול מודלים בסביבות ייצור.
• Data Architects – האחראים על עיצוב וארכיטקטורת מערכות נתונים מורכבות הכוללות מודלים של למידת מכונה.
• Data Managers – מנהלי נתונים המעוניינים לנהל ולשפר את הביצועים של מודלים מבוססי נתונים במערכות חיות.

 

מטרות הקורס:

• הבנה מעמיקה של תהליכי Batch: הכרת אסטרטגיות שונות ל-Batch מודלים בסביבות ייצור.
• שילוב תהליכי אוטומציה וניטור: לימוד טכניקות לניטור ובקרה מתמשכים של מודלים בתפעול.
• תפעול מודלים בזמן אמת ובאצוות: הבנת השילוב של עיבוד באצוות ובזמן אמת ליצירת מערכות מורכבות.

מה תלמדו בקורס?

• מבוא לתהליכי Batch של מודלים:
  • חשיבות תהליכי Batch במחזור החיים של למידת מכונה.
  • אתגרים בתהליכי Batch של מודלים בסביבות ייצור.
• אסטרטגיות Batch למודלים:
  • Batch באצוות, API, וזמן אמת.
  • מתי לבחור את סוג ה-Batch המתאים.
• עיבוד באצוות ובזמן אמת:
  • יישום תהליכי עיבוד באצוות במערכות ML.
  • עקרונות עיבוד בזמן אמת והשימוש באפאצ’י קפקא.
• בניית APIs עם Flask:
  • יצירת API לשרת מודלים.
  • עקרונות ארכיטקטורת REST והבנת פרוטוקול HTTP.
• ניטור ותפעול שוטף:
  • חשיבות הניטור למודלים בפרודקשן.
  • שימוש בכלים כמו Elasticsearch ו-Kibana לניהול לוגים וניטור ביצועים.

הקורס יאפשר לכם לנהל באופן מקצועי וממוקד מודלים של למידת מכונה לאורך מחזור חיי המודל, ובכך לתרום לשיפור הביצועים ואיכות המערכות המבוססות על נתונים.

בפרויקט המסכם תיישמו את הטכניקות והכלים שרכשתם כדי לספק פתרון מקצה לקצה ותצאו מהקורס מוכנים להובלת פרויקטים דומים בקריירה שלכם.

בוגרי הקורס יצאו לשוק כשהם מצוידים במיומנויות לבניית מערכות ML מונחות-ייצור ומוכנים להתמודד עם אתגרים טכנולוגיים מורכבים,