Kursus Pelatihan MLOps: CI/CD untuk Machine Learning

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi developer tingkat lanjut, spesialis otomatisasi, dan profesional IT yang ingin menguasai integrasi kustom dan otomatisasi multi-langkah di Zapier.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat integrasi kustom menggunakan API dan webhook.
• Mendesain dan mengelola alur kerja multi-langkah yang kompleks.
• Mengoptimalkan dan men-debug otomatisasi alur kerja tingkat lanjut.
• Mengintegrasikan Zapier dengan aplikasi atau layanan kustom atau yang kurang umum.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin membuat dan mengoptimalkan alur kerja otomatis menggunakan Zapier untuk operasi bisnis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang dan mengimplementasikan alur kerja Zapier yang efisien.
• Mengintegrasikan berbagai aplikasi bisnis untuk otomatisasi tanpa hambatan.
• Mengoptimalkan kinerja Zap dan menyelesaikan masalah umum.
• Menykalakan otomatisasi alur kerja untuk memenuhi kebutuhan bisnis.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini dibimbing instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional IT tingkat menengah dan insinyur otomatisasi yang ingin memahami fitur-fitur lanjut dari Make, mengoptimalkan workflow yang kompleks, dan mengelola manajemen kesalahan secara efektif.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memanfaatkan fitur lanjut Make untuk otomatisasi workflow.
• Mengoptimalkan workflow menggunakan logika kondisional, iterasi, dan penanganan kesalahan.
• Mengintegrasikan beberapa aplikasi untuk otomatisasi yang lancar.
• Memantau dan memecahkan masalah workflow untuk mendapatkan efisiensi maksimal.
• Menerapkan praktik terbaik untuk menyebarkan solusi otomatisasi workflow.

Pelatihan ini yang dikendalikan instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar otomatisasi workflow dan menyederhanakan tugas harian mereka menggunakan Make.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Membuat dan mengelola workflow di Make.
• Mengintegrasikan berbagai aplikasi ke dalam workflow.
• Mengotomatisasi tugas-tugas sederhana seperti sinkronisasi data, notifikasi, dan manajemen file.
• Memahami cara menggunakan template yang sudah ada dan membuat workflow kustom.
• Belajar cara menembuskan masalah dan menelusuri kesalahan dalam workflow.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional pemasaran dengan tingkat menengah yang ingin mengotomatisasi tugas berulang, memelihara prospek secara efektif, dan mengoptimalkan keterlibatan pelanggan melalui otomasi alur kerja.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan Make untuk mengotomatisasi kampanye pemasaran dan alur kerja pemeliharaan prospek.
• Membuat peta perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi melalui platform terintegrasi.
• Menyinkronkan data di antara alat pemasaran seperti Mailchimp, HubSpot, dan platform media sosial.
• Memantau dan menganalisis alur kerja yang telah diotomatisasi untuk mengoptimalkan kinerja kampanye.
• Mengadopsi praktik terbaik untuk strategi otomasi pemasaran yang dapat diskalakan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.

Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional bisnis tingkat lanjut dan insinyur otomatisasi yang ingin memanfaatkan integrasi Zapier dan AI untuk mengskalakan operasi secara efisien.

Dengan akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan mengimplementasikan alur kerja otomatisasi yang rumit menggunakan Zapier.
• Mengintegrasikan model AI dalam proses bisnis untuk wawasan prediktif.
• Memaksimalkan operasi dengan mengotomatiskan tugas di berbagai platform.
• Memantau dan memecahkan masalah alur kerja otomatisasi untuk perbaikan kontinyu.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menggunakan Zapier untuk mengotomatiskan tugas berulang dan meningkatkan efisiensi tanpa coding.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Zapier dan kemampuan otomatisasinya.
• Mengatur dan mengonfigurasi Zaps untuk mengotomatiskan tugas.
• Mengintegrasikan alat bisnis populer dengan Zapier.
• Mengelola dan mengoptimalkan alur kerja otomatis.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional e-commerce tingkat menengah yang ingin mengotomatisasi pengolahan pesanan, pembayaran, dan dukungan pelanggan menggunakan Zapier.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengotomatisasi pengolahan dan penyelesaian pesanan.
• Menyinkronkan data pembayaran dengan sistem akuntansi.
• Meningkatkan dukungan pelanggan melalui otomatisasi.
• Mengoptimalkan alur kerja pemasaran dan penjualan.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemasar tingkat menengah yang ingin mengotomatisasi pembangunan prospek, kampanye email, dan tindak lanjut pelanggan menggunakan Zapier.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran Zapier dalam otomasi pemasaran.
• Mengatur alur kerja untuk mengotomatisasi pembangunan prospek dan pengasuhan.
• Mengintegrasikan alat pemasaran seperti CRMs, platform email, dan alat analitik.
• Memaksimalkan efisiensi dengan mengoptimalkan dan memecahkan masalah dalam alur kerja otomasi.