MLOps: CI/CD cho Machine Learning Khóa Học Đào Tạo

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các nhà phát triển, chuyên gia tự động hóa và chuyên viên IT ở mức độ nâng cao muốn làm chủ các tích hợp tùy chỉnh và quy trình tự động hóa nhiều bước trong Zapier.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các tích hợp tùy chỉnh cho Zapier sử dụng API và webhook.
• Thiết kế và quản lý quy trình làm việc phức tạp nhiều bước.
• Tối ưu hóa và gỡ lỗi các quy trình tự động hóa nâng cao.
• Tích hợp Zapier với các ứng dụng độc quyền hoặc ít phổ biến hơn.

Khóa đào tạo trực tiếp có hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia trung cấp muốn tạo và tối ưu hóa quy trình làm việc tự động bằng Zapier cho hoạt động kinh doanh.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai quy trình làm việc Zapier hiệu quả.
• Tích hợp nhiều ứng dụng kinh doanh để tự động hóa liền mạch.
• Tối ưu hóa hiệu suất của Zap và khắc phục các vấn đề thường gặp.
• Mở rộng quy trình tự động hóa để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia IT và kỹ sư tự động hóa có trình độ trung cấp muốn thành thạo các tính năng nâng cao của Make, tối ưu hóa các luồng làm việc phức tạp và xử lý quản lý lỗi hiệu quả.

Đến cuối khóa học này, các thí sinh sẽ có khả năng:

• Sử dụng các tính năng nâng cao của Make cho tự động hóa luồng làm việc.
• Tối ưu hóa luồng làm việc bằng cách sử dụng logic điều kiện, bộ lặp và xử lý lỗi.
• Tích hợp nhiều ứng dụng để tự động hóa liên tục.
• Giữ theo và xử lý lỗi luồng làm việc để đạt hiệu quả cao nhất.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để mở rộng các giải pháp tự động hóa luồng làm việc.

Khóa học được giảng dạy bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) ở Việt Nam dành cho người mới bắt đầu muốn tìm hiểu cơ bản về tự động hóa quy trình làm việc và đơn giản hóa các tác vụ hàng ngày bằng Make.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và quản lý quy trình làm việc trong Make.
• Kết nối các ứng dụng khác nhau vào quy trình làm việc.
• Tự động hóa các tác vụ đơn giản như đồng bộ dữ liệu, thông báo và quản lý tệp.
• Hiểu cách sử dụng các mẫu có sẵn và tạo quy trình làm việc tùy chỉnh.
• Học cách khắc phục sự cố và gỡ lỗi cho quy trình làm việc.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia marketing ở mức trung cấp, những người muốn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chăm sóc khách hàng tiềm năng hiệu quả và tối ưu hóa sự tham gia của khách hàng thông qua tự động hóa quy trình làm việc.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Sử dụng Make để tự động hóa các chiến dịch marketing và quy trình chăm sóc khách hàng tiềm năng.
• Tạo bản đồ hành trình khách hàng cá nhân hóa thông qua các nền tảng tích hợp.
• Đồng bộ dữ liệu giữa các công cụ marketing như Mailchimp, HubSpot và các nền tảng mạng xã hội.
• Giám sát và phân tích các quy trình làm việc tự động để tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất cho các chiến lược tự động hóa marketing có thể mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.

Khóa học trực tiếp dẫn dắt này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia kinh doanh và kỹ sư tự động hóa cấp cao muốn sử dụng Zapier và các tích hợp AI để mở rộng hoạt động hiệu quả.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các luồng công việc tự động hóa phức tạp bằng Zapier.
• Tích hợp các mô hình AI vào các quá trình kinh doanh để có những thông tin dự báo.
• Tối ưu hóa hoạt động bằng cách tự động hóa các tác vụ trên nhiều nền tảng.
• Theo dõi và xử lý các vấn đề trong các luồng công việc tự động hóa để cải thiện liên tục.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những chuyên viên mới bắt đầu muốn sử dụng Zapier để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản về Zapier và khả năng tự động hóa của nó.
• Thiết lập và cấu hình Zaps để tự động hóa tác vụ.
• Tích hợp các công cụ kinh doanh phổ biến với Zapier.
• Quản lý và tối ưu hóa quy trình làm việc tự động.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại địa điểm Việt Nam, dành cho những người làm thương mại điện tử ở mức trung cấp, mong muốn tự động hóa xử lý đơn hàng, thanh toán và hỗ trợ khách hàng sử dụng Zapier.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tự động hóa xử lý và thực hiện đơn hàng.
• Đồng bộ dữ liệu thanh toán với các hệ thống kế toán.
• Cải thiện hỗ trợ khách hàng thông qua tự động hóa.
• Tối ưu hóa quy trình marketing và bán hàng.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này ở Việt Nam dành cho những người tiếp thị ở mức trung cấp, mong muốn tự động hóa quá trình tạo lead, chiến dịch email và theo dõi khách hàng bằng Zapier.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của Zapier trong tự động hóa tiếp thị.
• Thiết lập quy trình làm việc để tự động hóa quá trình tạo lead và chăm sóc khách hàng.
• Tích hợp các công cụ tiếp thị như CRM, nền tảng email và công cụ phân tích.
• Tối ưu hóa và khắc phục sự cố cho quy trình làm việc tự động nhằm đạt hiệu quả tối đa.