Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения

Для обработки массивов данных, не помещающихся в оперативную память, требуется переход от локальных скриптов к распределенным вычислениям и облачным архитектурам. Внутри разбирается, как адаптировать ML-модели для работы с Big Data и запускать их в промышленную эксплуатацию.

Ключевые инструменты и подходы:

• Microsoft R Server: работа с аналитикой в высоконагруженных системах.
• Azure ML: перенос моделей в облачную инфраструктуру для автоматизации вычислений.
• Технологии Big Data: работа с распределенными вычислениями и хранилищами данных.

Материал предназначен для специалистов, которые уже владеют базовыми методами машинного обучения и хотят масштабировать свои решения до корпоративного уровня. По итогу вы научитесь оптимизировать модели для работы с огромными датасетами и внедрять их в облачные сервисы.