From Data to Deployment
Werde zum Profi in MLOps und entwickle performante und robuste Machine Learning Services.
✅ Schritt für Schritt zu standardisierten ML Lifecycles
✅ Einblicke in Methoden und Tools von Tech-Unternehmen
✅ Direkte Anwendung auf dein ML Projekt
Startet in Kürze!
Standardisiere Machine Learning Lifecycles
Unabhängig von der Größe, haben viele Unternehmen Schwierigkeiten standardisierte Prozesse für Entwicklung, Deployment und Operation von Machine Learning (ML) Modellen zu etablieren. Dies kann vielfältige Gründe haben. Ein Grund kann das schnelle Wachstum des Unternehmens und Teams sein, weshalb Prozesse nicht rechtzeitig angepasst werden. Ein weiterer Grund ist, dass viele Data Scientists oft sehr isoliert arbeiten und dadurch jede:r eigene Best Practices entwickelt. Das führt zu Inkonsistenzen in der Art und Weise wie ML Modelle entwickelt und deployed werden. Dadurch können Schwierigkeiten bei der Wartung von ML Services sowie schwankende Qualität und längere Entwicklungszeiten entstehen.
Umso wichtiger ist es, dass ein Data Science Team alle relevanten Schritte im Machine Learning Lifecycles definiert und standardisierte Prozesse etabliert. Dafür können Frameworks, wiederverwendbarer Code und Checklisten helfen, alle nötigen Schritte in strukturierter Form zu organisieren.
Workshop Inhalte
Die Teilnehmenden dieses Workshops lernen ein Framework kennen, das ihnen dabei hilft, Machine Learning Lifecycles zu standardisieren. Im Anschluss können sie das Framework flexibel auf beliebige Machine Learning Projekte und Use Cases anwenden. Die Teilnehmenden erhalten eine Einführung in jeden einzelnen Schritt des Frameworks. Praktische Übungen zwischendurch helfen, die Inhalte des Frameworks zu verinnerlichen und direkt anzuwenden. Nach dem Workshop erhalten alle Teilnehmenden eine Checkliste mit allen relevanten Schritten. Diese hilft ihnen, den gelernten Prozess sofort in ihrer täglichen Arbeit anzuwenden.Ablauf
✅ 4 Stunden Online Live-Workshop zusammen mit unserem Workshop Host
✅ Lerne ein Framework für MLOps kennen und wende es auf dein Projekt an
✅ Lerne von den Erfahrungen des Workshop Hosts
✅ Lerne und diskutiere in einer Gruppe von Gleichgesinnten
Zielgruppe
Der Workshop ist für Data Professionals von mid-level bis Lead Position konzipiert, die oft Schwierigkeiten erleben, wenn mehrere Personen an dem gleichen ML Projekt arbeiten.
Data Scientists / ML Engineers / Data Analysts
die lernen wollen, wie man robuste ML Services entwickelt.
Data Product Managers / Team Leads / Tech Leads
die ML Prozesse standardisieren möchten, um Datenprodukte schneller und mit höherer Qualität zu liefern.
Data Science Teams
die in Industrien oder an ML Services arbeiten, die 24/7 fehlerfrei laufen müssen.
Agostino Calamia
Workshop Host
Tino arbeitet als Senior Data Scientist bei Shopify, wo er sich intensiv mit A/B Experimenten, Datenmodellierung und MLOps beschäftigt. Nebenher ist er als selbstständiger Data Consultant tätig und wird in Kürze sein erstes E-Book über standardisierte ML Lifecycles veröffentlichen. Tinos Karriere begann als Product Manager in einem Berliner Startup, bevor er in die Data Science wechselte. Seine Erfahrungen im Product Management helfen ihm noch heute noch, Datenprodukte mit Fokus auf echten Mehrwert fürs Business zu entwickeln. Vor Shopify arbeitete Tino als Data Scientists bei N26.
Webinar mit Agostino Calamia
Im Interview, gibt Agostino einen Einblick, was man unter ML Lifecycle versteht. Er erklärt wie man ML Modelle mit Hilfe von Standardisierung schneller in den Betrieb bringt.
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