MLOps: CI/CD for Machine Learning Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), özel entegrasyonları ve çok adımlı otomasyonları Zapier içinde ustalaşmak isteyen ileri düzey geliştiriciler, otomasyon uzmanları ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey AI/ML mühendisleri, veri bilimcileri ve süreçleri optimize etmek ve otomatikleştirmek için AI yeteneklerini Make iş akışlarına entegre etmek isteyen teknoloji yenilikçilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otomasyonda AI ve makine öğrenimi yeteneklerini anlayabilecektir.
• API'ler kullanarak AI/ML modellerini Make iş akışlarına entegre edebilecektir.
• Duygu analizi, öngörülü modelleme ve veri odaklı karar alma uygulayabilecektir.
• AI güdümlü otomasyon iş akışlarını optimize ve ölçekleyebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), harici API'leri Make ile entegre ederek otomasyon süreçlerini geliştirmek isteyen ileri düzey geliştiriciler, sistem entegratörleri ve teknik operasyon ekiplerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Make'nin API'sini ve işlevselliğini nasıl genişleteceğini anlayabilecektir.
• Üçüncü taraf uygulamalarını entegre etmek için API'lerle çalışabilecektir.
• Desteklenmeyen uygulamalar için özel konektörler oluşturabilecektir.
• Make ve API'lerle gelişmiş otomasyon teknikleri kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş operasyonları için Zapier kullanarak otomatikleştirilmiş iş akışları oluşturmak ve optimize etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimli Zapier iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• Sorunsuz otomasyon için birden çok iş uygulamasını entegre etmek.
• Zap performansını optimize etmek ve yaygın sorunları gidermek.
• İş ihtiyaçlarını karşılamak için 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), 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 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık iş akışlarını optimize etmek ve hata yönetimini etkili bir şekilde gerçekleştirmek isteyen orta düzeydeki BT profesyonelleri ve otomasyon mühendisleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İş akışı otomasyonu için Make'nin gelişmiş özelliklerini kullanmak.
• Koşullu mantık, yineleyiciler ve hata yönetimi kullanarak iş akışlarını optimize etmek.
• Sorunsuz otomasyon için birden çok uygulamayı entegre etmek.
• Maksimum verimlilik için iş akışlarını izlemek ve sorun gidermek.
• İş akışı otomasyon çözümlerini ölçeklendirmek için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli iş uygulamalarını entegre etmek, operasyonları kolaylaştırmak ve üretkenliği artırmak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Farklı iş uygulamaları arasında otomatik iş akışları kurmak.
• Make kullanarak Google Workspace, Slack, Trello ve Stripe gibi SaaS araçlarını bağlamak.
• Kodlama yapmadan çok adımlı iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• Otomatik iş akışlarını optimize etmek ve sorun gidermek.

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), operasyonları verimli bir şekilde ölçeklendirmek için Zapier ve yapay zeka entegrasyonlarından yararlanmak isteyen ileri düzey iş profesyonelleri ve otomasyon mühendisleri hedeflidir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zapier kullanarak karmaşık otomasyon iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• Tahmine dayalı öngörüler için yapay zeka modellerini iş süreçlerine entegre etmek.
• Birden fazla platformda görevleri otomatikleştirerek operasyonları optimize etmek.
• Sürekli iyileştirme için otomatikleştirilmiş iş akışlarını izlemek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve kodlama yapmadan verimliliği artırmak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zapier'in temellerini ve otomasyon yeteneklerini anlayabilecektir.
• Görevleri otomatikleştirmek için Zaps'i kurup yapılandırabilecektir.
• Zapier ile popüler iş araçlarını entegre edebilecektir.
• Otomatikleştirilmiş iş akışlarını yönetip optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), sipariş işleme, ödemeler ve müşteri desteğini Zapier kullanarak otomatikleştirmek isteyen orta seviyedeki e-ticaret profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sipariş işleme ve teslimatı otomatikleştirme.
• Ödeme verilerini muhasebe sistemleriyle senkronize etme.
• Otomasyon aracılığıyla müşteri desteğini geliştirme.
• Pazarlama ve satış iş akışlarını optimize etme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), potansiyel müşteri oluşturmayı, e-posta kampanyalarını ve müşteri takibini Zapier kullanarak otomatikleştirmek isteyen orta seviyedeki pazarlamacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zapier'in pazarlama otomasyonundaki rolünü anlayabilecektir.
• Potansiyel müşteri oluşturmayı ve geliştirmeyi otomatikleştirmek için iş akışları kurabilecektir.
• CRM'ler, e-posta platformları ve analiz araçları gibi pazarlama araçlarını entegre edebilecektir.
• Maksimum verimlilik için otomasyon iş akışlarını optimize ve sorun giderebilecektir.