Мастер-класс от ООО "ГлоуБайт":
«Как организовать рабочее место для Data Science»
Эксперт по внедрению MLOps, сотрудник практики Advanced Analytics, к.т.н. Рыцарев И.А. 

Описание

Мастер-класс раскроет тему рабочего места Data Scientist (и не только) и поможет понять, как упростить работу с ML моделями.
В рамках мастер-класса мы:
- Обсудим технологии, упрощающие жизнь DS’а
- Подискутируем как не надо работать с проектами
- Научимся организовывать разработку моделей
- Достигнем воспроизводимости экспериментов
- Познакомимся с упаковкой моделей

Кому полезен мастер-класс?

Разработчикам моделей (и не только), которые хотят научиться:
- Использовать современные инструменты
- Организовывать работу в команде
- Продуктивизировать модели

Программа мастер-класса

- Как организовать среду разработки моделей?
- Что такое "Виртуальные окружения" и зачем они нужны
- Jupyter(Notebook/Lab/Hub)
- Шаблонизация структуры типового проекта
- Качество кода
- Версионирование датасетов
- Что такое эксперимент и как ими управлять?
- Использование MLFlow для управления экспериментами
- Упаковка моделей (Создание простого API для модели, сборка образов при помощи Docker) 

По итогам прохождения мастер-класса выдается электронный сертификат, который учитывается при рассмотрении резюме в нашей компании. 

Пререквизиты

- Опыт работы с Python
- Опыт работы с git (init/pull/commit/push)
- Личный ноутбук (не менее 2х процессорных ядер, не менее 8 GB RAM, Windows 8 и выше (но можно и Unix\MacOS системы))
- Установленные библиотеки: dvc, mlflow, cookiecutter
- Установленная Anaconda (https://www.anaconda.com/download)
- Установленный Git (https://git-scm.com/download)
- Установленный Docker (https://www.docker.com/products/docker-desktop)