MLOps: Makine Öğrenmesi için CI/CD Eğitimi

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş düzeyde geliştiriciler, otomasyon uzmanları ve IT profesyonelerine Zapier'de özel entegrasyonlar ve çok adımlı otomasyonların ustalığını kazandırmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• API'ler ve webhook'leri kullanarak özel Zapier entegrasyonları oluşturmak.
• Karmaşık çok adımlı iş akışlarını tasarlamak ve yönetmek.
• Gelişmiş otomasyon iş akışlarını optimize etmek ve hataları ayıklamak.
• Zapier'i özel veya daha az yaygın uygulamalarla entegre etmek.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeydeki profesyonellerin Zapier'i kullanarak otomatikleştirilmiş iş akışlarını oluşturmayı ve optimize etmeyi öğrenmek için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Etkin Zapier iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• Çeşitli iş uygulamalarını seemsiz otomasyon için entegre etmek.
• Zap performansını optimize etmek ve yaygın sorunları gidermek.
• İş ihtiyaçlarına göre iş akışı otomasyonunu ölçeklendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak Kubeflow'i şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes kullanarak makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde makine öğrenimi eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sunum iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini bir AWS EC2 sunucusuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları AWS üzerinde kurmak ve yapılandırmak.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak bir Kubernetes kümesini AWS üzerinde başlatma işini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• Çoklu GPU’ler ve paralel çalışan makineler üzerinde TensorFlow ML modellerini eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubeflow'yı şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes temelinde ML iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'yı kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde ML eğitimi, hiperparametre ayarlama ve hizmet iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde IT profesyonelleri ve otomasyon mühendislerine Make’in gelişmiş özelliklerini, karmaşık iş akışlarını optimize etmeyi ve hata yönetimi konusunda ustalaşmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Make’in gelişmiş özelliklerini iş akışı otomasyonu için kullanabilmek.
• Koşullu mantık, iteratörler ve hata yönetimi kullanarak iş akışlarını optimize etmek.
• Çeşitli uygulamaları sorunsuz otomasyon için entegre etmek.
• İş akışlarını izlemek ve en yüksek verimlilik için gidermek.
• İş akışı otomasyonu çözümlerini ölçeklendirmek için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) başlangıç seviyesindeki katılımcılara Make kullanarak iş akışı otomasyonunun temellerini öğrenmeyi ve günlük görevlerini basitleştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Make’de iş akışları oluşturmak ve yönetmek.
• Farklı uygulamaları iş akışlarına entegre etmek.
• Veri eşitlemesi, bildirimler ve dosya yönetimi gibi basit görevleri otomatikleştirmek.
• Önceden oluşturulmuş şablonları kullanma ve özel iş akışları oluşturmayı anlamak.
• İş akışlarında sorun giderme ve hata ayıklama konusunda bilgi sahibi olmak.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde pazarlama profesyonellerine tekrarlanan görevleri otomatikleştirmeyi, potansiyel müşterileri etkili bir şekilde beslemeyi ve iş akışı otomasyonu aracılığıyla müşteri katılımını optimize etmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Make kullanarak pazarlama kampanyalarını ve potansiyel müşteri besleme iş akışlarını otomatikleştirin.
• Entegre platformlar aracılığıyla kişiselleştirilmiş müşteri yolculuk haritaları oluşturun.
• Mailchimp, HubSpot ve sosyal medya platformları gibi pazarlama araçları arasında veriyi senkronize edin.
• Otomatikleştirilmiş iş akışlarını izleyin ve analiz edin, kampanya performansını optimize edin.
• Ölçeklenebilir pazarlama otomasyon stratejileri için en iyi uygulamaları benimseyin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), yalnızca ML modelleri oluşturmanın ötesine geçmek ve ML modeli oluşturma, izleme ve dağıtım sürecini optimize etmek isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MLflow ve ilgili ML kütüphanelerini ve çerçevelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Bir ML modelinin izlenebilirliğinin, tekrarlanabilirliğinin ve dağıtılabilirliğinin önemini kavramak.
• ML modellerini farklı genel bulutlara, platformlara veya şirket içi sunuculara dağıtmak.
• Bir projede işbirliği yapan birden fazla kullanıcıyı barındıracak şekilde ML dağıtım sürecini ölçeklendirmek.
• ML modelleriyle deneme yapmak, bunları yeniden üretmek ve dağıtmak için merkezi bir kayıt ayarlamak.

Bu eğitmenlerin yönettiği, canlı eğitim (Türkiye'da - çevrimiçi veya yerel) gelişmiş düzeyde iş profesyonellerine ve otomasyon mühendislerine aimedir, bu grup Zapier ve AI entegrasyonlarını kullanarak operasyonları verimli bir şekilde ölçeklendirmek istemektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Zapier kullanarak karmaşık otomasyon iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
• Tahminsel görüşler için iş süreçlerine AI modellerini entegre etmek.
• Çoklu platformda görevleri otomasyonla optimize etmek.
• Sürekli iyileştirmek için otomatikleştirilmiş iş akışlarını izlemek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) kodlamadan yararlanmadan tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve verimliliği artırmak isteyen başlangıç düzeyinde profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zapier'in temellerini ve otomasyon yeteneklerini anlamak.
• Görevleri otomatikleştirmek için Zaps'ı kurmak ve yapılandırmak.
• Popüler iş araçlarını Zapier ile entegre etmek.
• Otomatikleştirilmiş iş akışlarını yönetmek ve optimize etmek.

Bu eğitmen önderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde e-ticaret profesyonelerine, sipariş işleme, ödeme ve müşteri desteklerini Zapier kullanarak otomatikleştirmeyi hedefleyen kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecek:

• Sipariş işleme ve tamamlamayı otomatikleştirebilirler.
• Ödeme verilerini muhasebe sistemleriyle senkronize edebilirler.
• Otomasyon sayesinde müşteri desteklerini geliştirebilirler.
• Pazarlama ve satış iş akışlarını optimize edebilirler.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyli pazarlama uzmanları için tasarlanmıştır ve bu kişiler Zapier kullanarak potansiyel müşteri oluşturma, e-posta kampanyaları ve müşteri takibi işlemlerini otomatikleştirmeyi öğrenecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pazarlama otomasyonunda Zapier'in rolünü anlamak.
• Potansiyel müşteri oluşturma ve yetiştirme için iş akışlarını ayarlamak.
• CRMs, e-posta platformları ve analitik araçlar gibi pazarlama araçlarını entegre etmek.
• En yüksek verimlilik için otomasyon iş akışlarını optimize etmek ve sorun gidermek.