Что делать, если хочется заниматься аналитикой данных, а не установкой библиотек и инструментов? Практический вебинар для аналитиков, дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению.

Программа

1. Быстрый доступ к GPU без лишней настройки.
2. Как запустить несколько изолированных JupyterLab на одной GPU.
3. Преднастроенный набор инструментов для сбора данных и BI-аналитики.
4. Как развернуть собственную LLM?
5. Обучение ML-модели как эксперимент.
6. Быстрое превращение ML-модели в API.