Kurumsal makine öğrenmesi projeleri yalnızca yüksek doğruluk oranına sahip modeller geliştirmekten ibaret değildir. Büyük veri kümelerinin işlenmesi, dağıtık model eğitimi, deney yönetimi, güvenli model dağıtımı ve sürekli izleme süreçleri de başarılı bir yapay zekâ çözümünün önemli parçalarıdır.

Bu ileri seviye eğitim, Databricks Lakehouse Platformu üzerinde ölçeklenebilir makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek isteyen veri bilimcileri, makine öğrenmesi mühendisleri ve MLOps profesyonelleri için hazırlanmıştır.

Katılımcılar eğitim boyunca Apache Spark'ın dağıtık işlem mimarisini kullanarak büyük veri üzerinde model geliştirmeyi, MLflow ile deney yönetimini, Unity Catalog ile model yönetişimini ve Databricks araçlarıyla üretim ortamına uygun makine öğrenmesi süreçlerini uygulamalı olarak öğrenecektir.

Program, gelişmiş makine öğrenmesi tekniklerini modern MLOps uygulamalarıyla birleştirerek kurumsal ölçekte sürdürülebilir yapay zekâ çözümleri geliştirmeye odaklanmaktadır.

Databricks ile İleri Seviye Makine Öğrenmesi Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların aşağıdaki konular hakkında bilgi sahibi olması önerilir:

Python programlama
Makine öğrenmesi algoritmaları
Sınıflandırma ve regresyon modelleri
Model değerlendirme metrikleri
Scikit-learn veya benzeri ML kütüphaneleri
Git kullanımı
Apache Spark temelleri
Databricks çalışma ortamı

MLflow ve Databricks Notebook kullanımı konusunda temel deneyim faydalı olacaktır.

Kimler Katılmalı

Bu eğitim aşağıdaki profesyoneller için uygundur:

Veri Bilimcileri
Makine Öğrenmesi Mühendisleri
MLOps Uzmanları
Yapay Zekâ Mühendisleri
Veri Mühendisleri
Analitik Uzmanları
Bulut Teknolojileri Uzmanları
Databricks kullanan teknik ekipler
Üretim ortamında makine öğrenmesi çözümleri geliştiren profesyoneller

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim sonunda katılımcılar;

Dağıtık makine öğrenmesi mimarisini anlayabilecek,
Spark ML ile model geliştirebilecek,
MLflow kullanarak deney yönetimi gerçekleştirebilecek,
Model versiyonlama yapabilecek,
Optuna ile hiperparametre optimizasyonu uygulayabilecek,
CI/CD süreçlerini makine öğrenmesine entegre edebilecek,
Model dağıtım süreçlerini yönetebilecek,
Model drift analizleri gerçekleştirebilecek,
Üretim ortamındaki modelleri izleyebilecek,
Databricks üzerinde kurumsal MLOps süreçlerini uygulayabilecektir.

Eğitim İçeriği

Modül 1 – Databricks ile Ölçeklenebilir Makine Öğrenmesi

Bu modülde Apache Spark ve Databricks kullanılarak büyük veri üzerinde makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi ele alınmaktadır.

Konular

Databricks Lakehouse mimarisi
Apache Spark ile dağıtık veri işleme
Spark ML temelleri
Özellik mühendisliği (Feature Engineering)
Büyük veri üzerinde model eğitimi
MLflow ile deney yönetimi
Model paketleme
Unity Catalog ile model yönetişimi

Uygulamalı Laboratuvar

Spark ML Pipeline oluşturma
Dağıtık model eğitimi
MLflow ile deney takibi

Modül 2 – Model Optimizasyonu

Katılımcılar model performansını artırmaya yönelik gelişmiş optimizasyon tekniklerini öğrenir.

Konular

Hiperparametre optimizasyonu
Otomatik model ayarlama
Optuna kullanımı
Paralel model eğitimi
Performans karşılaştırmaları
Deney analizi

Uygulamalı Laboratuvar

Optuna ile model optimizasyonu
Deney sonuçlarının karşılaştırılması

Modül 3 – MLOps Temelleri

Bu modül makine öğrenmesi yaşam döngüsünün yönetimine odaklanmaktadır.

Konular

MLOps yaşam döngüsü
Kaynak kod yönetimi
Model versiyonlama
Ortam yönetimi
Pipeline mimarileri
Tekrarlanabilir ML süreçleri

Uygulamalı Laboratuvar

ML projelerinin yönetimi
Pipeline oluşturma

Modül 4 – Makine Öğrenmesinde CI/CD

Katılımcılar otomatik model test ve dağıtım süreçlerini oluşturmayı öğrenir.

Konular

Continuous Integration
Continuous Deployment
Otomatik test süreçleri
Pipeline doğrulama
Dağıtım stratejileri
İş akışı otomasyonu

Uygulamalı Laboratuvar

CI/CD Pipeline geliştirme
Otomatik dağıtım senaryoları

Modül 5 – Model Dağıtımı ve Servisleştirme

Bu modülde modellerin üretim ortamına alınması incelenmektedir.

Konular

Model paketleme
Model Serving
REST API kullanımı
Gerçek zamanlı tahmin
Toplu tahmin süreçleri
Üretim ortamı yönetimi

Uygulamalı Laboratuvar

Model yayınlama
API üzerinden model kullanımı

Modül 6 – Model İzleme ve Yönetişim

Katılımcılar üretimde çalışan modellerin performansını izlemeyi öğrenir.

Konular

Model izleme
Performans metrikleri
Model Drift analizi
Özel metrikler
Lakehouse Monitoring
Operasyonel raporlama
Model yönetişimi

Uygulamalı Laboratuvar

Drift analizi
İzleme panellerinin oluşturulması

Modül 7 – Kurumsal MLOps Uygulamaları

Bu modül çoklu ortam yönetimi ve kurumsal ML operasyonlarını kapsamaktadır.

Konular

Çoklu ortam yönetimi
Databricks Asset Bundles
Infrastructure as Code yaklaşımı
Workflow otomasyonu
Güvenlik
Kurumsal mimari
Üretim ortamı yönetimi

Uygulamalı Laboratuvar

Asset Bundle oluşturma
Çoklu ortamlara dağıtım
Kurumsal ML süreçlerinin yönetimi

Uygulamalı Laboratuvarlar

Katılımcılar eğitim boyunca aşağıdaki uygulamaları gerçekleştirecektir:

Dağıtık model geliştirme
Spark ML kullanımı
MLflow ile deney yönetimi
Hiperparametre optimizasyonu
CI/CD Pipeline geliştirme
Model dağıtımı
Azure/Databricks ortamında Model Serving
Drift analizi
Lakehouse Monitoring
Kurumsal MLOps senaryoları

Eğitim Sonunda Kazanımlar

Program sonunda katılımcılar Databricks platformunda ölçeklenebilir makine öğrenmesi çözümleri geliştirebilecek, Apache Spark ile büyük veri üzerinde model eğitebilecek, MLflow ile deney yönetimi gerçekleştirebilecek, üretim ortamına uygun CI/CD süreçleri oluşturabilecek ve modern MLOps yaklaşımlarını kullanarak güvenilir, sürdürülebilir ve kurumsal yapay zekâ çözümleri tasarlayabilecek bilgi ve beceriye sahip olacaktır.

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Databricks ile İleri Seviye Makine Öğrenmesi Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Advanced Machine Learning with Databricks Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Advanced Machine Learning with Databricks Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Advanced Machine Learning with Databricks Turkmenistan Eğitimi

Önkoşullar

Kimler Katılmalı

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Modül 1 – Databricks ile Ölçeklenebilir Makine Öğrenmesi

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 2 – Model Optimizasyonu

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 3 – MLOps Temelleri

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 4 – Makine Öğrenmesinde CI/CD

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 5 – Model Dağıtımı ve Servisleştirme

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 6 – Model İzleme ve Yönetişim

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Modül 7 – Kurumsal MLOps Uygulamaları

Konular

Uygulamalı Laboratuvar

Uygulamalı Laboratuvarlar

Eğitim Sonunda Kazanımlar

Neden Bizi Seçmelisiniz