1. Регистрация на защиту проекта: клик
2. Общая информация о курсе и
регистрация:
клик 3. Папка с материалами курса в Google Drive:
клик 4. Репозиторий курса: клик 5. Гайды от участников курса: клик 6. Участие в
дополнительных активностях: клик Рекомендуемые темы для гайда/мастеркласса/доклада можно посмотреть
здесьТакже, вы можете предложить, интересующую вас тему,
здесь7. Подбор/поиск команды для
финального проекта:
клик 8. Рекомендации для
ML проекта используемого по ходу курса
: клик Неделя 1. Концепция воспроизводимых и масштабируемых исследований. Особенности ML разработки в production.
Неделя 2. Хранение и версионирование кода. Gitlab. Общие принципы Git-flow, Github-flow, настройка репозитория, codereview.
Неделя 3. Codestyle, инструменты форматирования, линтеры.
Неделя 4. Шаблонизация. Python пакеты и CLI. Snakemake.
Неделя 5. Управление зависимостями и инструменты автоматизации на примере DVC
Неделя 6. Инструменты автоматизации ML исследований, DVC + MLFlow
Неделя 7. Разработка сервиса на базе ML моделей. Контейнеризация с Docker.
Неделя 8. Методы и инструменты тестирования кода и данных.