آموزش استقرار مدل های یادگیری ماشین در تولید | پایتون

Deployment of Machine Learning Models in Production | Python

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: استقرار مدل ML با مدل‌های BERT، DistilBERT، FastText NLP در تولید با Flask، uWSGI، و NGINX در AWS EC2 شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را در AWS EC2 با استفاده از NGINX به‌عنوان وب سرور، FLASK به‌عنوان چارچوب وب و uwsgi استقرار دهید. به عنوان پلی بین این دو شما یاد خواهید گرفت که چگونه از fasttext برای کارهای پردازش زبان طبیعی در تولید استفاده کنید، و آن را با TensorFlow برای یادگیری ماشینی پیشرفته تر ادغام کنید. نحوه استفاده از ktrain، کتابخانه ای که در بالای TensorFlow ساخته شده است، برای آموزش و استقرار آسان مدل ها در یک تولید را یاد خواهید گرفت. محیط. شما تجربه عملی در راه اندازی و پیکربندی خط لوله تولید یادگیری ماشینی سرتاسر با استفاده از فناوری های ذکر شده به دست خواهید آورد. نحوه بهینه سازی و تنظیم دقیق مدل های یادگیری ماشین برای استفاده در تولید و نحوه رسیدگی به مسائل مقیاس بندی و عملکرد را خواهید آموخت. برنامه کامل NLP End to End نحوه کار با BERT در Google Colab نحوه استفاده از BERT برای طبقه بندی متن Deploy Production Ready ML Model Fine Tune and Deploy ML Model with Flask Deploy ML Model in Production at AWS Deploy ML Model at Ubuntu and Windows Server DistilBERT در مقابل BERT شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل FastText را در AWS Learn Multi-Label و Multi-Class طبقه بندی در NLP توسعه و استقرار دهید.

به «استقرار مدل ML با مدل‌های BERT، DistilBERT، FastText NLP در تولید با Flask، uWSGI، و NGINX در AWS EC2» خوش آمدید! در این دوره آموزشی، نحوه استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند BERT و DistilBERT و همچنین FastText در یک محیط تولید یاد خواهید گرفت.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه از Flask، uWSGI، و NGINX برای ایجاد یک برنامه وب که به مدل های یادگیری ماشین شما خدمت می کند، استفاده کنید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه خود را بر روی پلت فرم AWS EC2 استقرار دهید و به شما این امکان را می دهد که به راحتی برنامه خود را در صورت نیاز مقیاس بندی کنید.

در طول دوره، تجربه عملی در راه اندازی و پیکربندی خط لوله تولید یادگیری ماشینی سرتاسر به دست خواهید آورد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل های NLP خود را برای استفاده در تولید بهینه سازی و تنظیم دقیق کنید، و چگونه با مسائل مقیاس بندی و عملکرد مدیریت کنید.

در پایان این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای استقرار مدل‌های NLP خود را در محیط تولید با استفاده از آخرین تکنیک‌ها و فناوری‌ها خواهید داشت. چه دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا توسعه‌دهنده باشید، این دوره ابزارها و مهارت‌هایی را در اختیار شما قرار می‌دهد که برای ارتقای پروژه‌های یادگیری ماشینی خود به سطح بعدی نیاز دارید.

بنابراین، دیگر منتظر نمانید و همین امروز ثبت نام کنید تا نحوه استقرار مدل ML با مدل های BERT، DistilBERT و FastText NLP در تولید با Flask، uWSGI، و NGINX در AWS EC2 را بیاموزید!


این دوره برای افراد زیر مناسب است

  1. دانشمندان داده که می‌خواهند یاد بگیرند که چگونه مدل‌های یادگیری ماشینی خود را در یک محیط تولیدی استقرار دهند.

  2. مهندسین یادگیری ماشین که می‌خواهند تجربه عملی در راه‌اندازی و پیکربندی خط لوله تولید یادگیری ماشینی سرتاسر به دست آورند.

  3. توسعه دهندگانی که علاقه مند به استفاده از فناوری هایی مانند NGINX، FLASK، uwsgi، fasttext، TensorFlow و ktrain برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در تولید هستند.

  4. افرادی که می‌خواهند نحوه بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین را برای استفاده در تولید بیاموزند.

  5. حرفه‌ایانی که می‌خواهند یاد بگیرند که چگونه در هنگام استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی در تولید، با مشکلات مقیاس‌بندی و عملکرد مدیریت کنند.

  6. هر کسی که می‌خواهد در یادگیری ماشین شغلی ایجاد کند و می‌خواهد در مورد استقرار تولید بیاموزد.

  7. هر کسی که می‌خواهد در مورد خط لوله سرتاسر مدل‌های یادگیری ماشین از آموزش تا استقرار بیاموزد.

  8. هر کسی که می‌خواهد در مورد بهترین شیوه‌ها و تکنیک‌ها برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید بیاموزد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

  1. من یاد خواهم گرفت که چگونه مدل های یادگیری ماشین را با استفاده از NGINX به عنوان وب سرور، FLASK به عنوان چارچوب وب و uwsgi به عنوان پلی بین این دو به کار ببرم.

  2. من یاد خواهم گرفت که چگونه از fasttext برای کارهای پردازش زبان طبیعی در تولید استفاده کنم و آن را با TensorFlow برای مدل‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین ادغام کنم.

  3. من یاد خواهم گرفت که چگونه از ktrain، کتابخانه ای که در بالای TensorFlow ساخته شده است، برای آموزش و استقرار آسان مدل ها در یک محیط تولید استفاده کنم.

  4. من تجربه عملی در راه اندازی و پیکربندی خط لوله تولید یادگیری ماشینی پایان به انتها با استفاده از فناوری های ذکر شده به دست خواهم آورد.

  5. من نحوه بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین را برای استفاده در تولید، و نحوه رسیدگی به مسائل مقیاس‌بندی و عملکرد را یاد خواهم گرفت.

همه این کارها در Google Colab انجام خواهد شد، به این معنی که مهم نیست چه پردازنده و رایانه ای دارید. استفاده از آن بسیار آسان است و نکته مثبت این است که شما دارای GPU رایگان برای استفاده در نوت بوک خود هستید.


سرفصل ها و درس ها

برت | پیش بینی احساسات | مشکل پیش‌بینی چند کلاسه BERT | Sentiment Prediction | Multi Class Prediction Problem

  • خوش آمدی Welcome

  • خوش آمدی Welcome

  • معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • از آن نگذرید | دانلود فایل های کاری!!! DO NOT SKIP IT | Download Working Files!!!

  • BERT چیست؟ What is BERT

  • ktrain چیست What is ktrain

  • ktrain چیست What is ktrain

  • بسته ktrain Going Deep Inside Going Deep Inside ktrain Package

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • نصب ktrain Installing ktrain

  • در حال بارگیری مجموعه داده Loading Dataset

  • Train-Test Split و Preprocess با BERT Train-Test Split and Preprocess with BERT

  • آموزش مدل BERT BERT Model Training

  • آموزش مدل BERT BERT Model Training

  • تست مدل BERT تنظیم شده دقیق Testing Fine Tuned BERT Model

  • تست مدل BERT تنظیم شده دقیق Testing Fine Tuned BERT Model

  • ذخیره و بارگیری مدل دقیق تنظیم شده Saving and Loading Fine Tuned Model

  • ذخیره و بارگیری مدل دقیق تنظیم شده Saving and Loading Fine Tuned Model

برت | پیش بینی احساسات | مشکل پیش‌بینی چند کلاسه BERT | Sentiment Prediction | Multi Class Prediction Problem

  • از آن نگذرید | دانلود فایل های کاری!!! DO NOT SKIP IT | Download Working Files!!!

  • BERT چیست؟ What is BERT

  • بسته ktrain Going Deep Inside Going Deep Inside ktrain Package

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • نصب ktrain Installing ktrain

  • در حال بارگیری مجموعه داده Loading Dataset

  • Train-Test Split و Preprocess با BERT Train-Test Split and Preprocess with BERT

تنظیم دقیق BERT برای دسته‌بندی توییت‌های فاجعه Fine Tuning BERT for Disaster Tweets Classification

  • پوشه منابع Resources Folder

  • مقدمه BERT - درک مجموعه داده‌های توییت‌های فاجعه BERT Intro - Disaster Tweets Dataset Understanding

  • مقدمه BERT - درک مجموعه داده‌های توییت‌های فاجعه BERT Intro - Disaster Tweets Dataset Understanding

  • مجموعه داده را دانلود کنید Download Dataset

  • توزیع کلاس هدف Target Class Distribution

  • توزیع کلاس هدف Target Class Distribution

  • تعداد کاراکترهای توزیع شده در توییت ها Number of Characters Distribution in Tweets

  • تعداد کاراکترهای توزیع شده در توییت ها Number of Characters Distribution in Tweets

  • تعداد کلمات، میانگین طول کلمات و توقف توزیع کلمات در توییت ها Number of Words, Average Words Length, and Stop words Distribution in Tweets

  • رایج ترین و کمترین کلمات رایج Most and Least Common Words

  • رایج ترین و کمترین کلمات رایج Most and Least Common Words

  • پاکسازی اطلاعات تک شات One-Shot Data Cleaning

  • تجسم کلمات فاجعه با Word Cloud Disaster Words Visualization with Word Cloud

  • طبقه بندی با TFIDF و SVM Classification with TFIDF and SVM

  • طبقه بندی با TFIDF و SVM Classification with TFIDF and SVM

  • طبقه بندی با Word2Vec و SVM Classification with Word2Vec and SVM

  • جاسازی کلمات و طبقه بندی با یادگیری عمیق قسمت 1 Word Embeddings and Classification with Deep Learning Part 1

  • جاسازی کلمات و طبقه بندی با یادگیری عمیق قسمت 1 Word Embeddings and Classification with Deep Learning Part 1

  • جاسازی کلمات و طبقه بندی با یادگیری عمیق قسمت 2 Word Embeddings and Classification with Deep Learning Part 2

  • جاسازی کلمات و طبقه بندی با یادگیری عمیق قسمت 2 Word Embeddings and Classification with Deep Learning Part 2

  • ساختمان و آموزش مدل BERT BERT Model Building and Training

  • ساختمان و آموزش مدل BERT BERT Model Building and Training

  • ارزیابی مدل BERT BERT Model Evaluation

تنظیم دقیق BERT برای دسته‌بندی توییت‌های فاجعه Fine Tuning BERT for Disaster Tweets Classification

  • پوشه منابع Resources Folder

  • مجموعه داده را دانلود کنید Download Dataset

  • تعداد کلمات، میانگین طول کلمات و توقف توزیع کلمات در توییت ها Number of Words, Average Words Length, and Stop words Distribution in Tweets

  • پاکسازی اطلاعات تک شات One-Shot Data Cleaning

  • تجسم کلمات فاجعه با Word Cloud Disaster Words Visualization with Word Cloud

  • طبقه بندی با Word2Vec و SVM Classification with Word2Vec and SVM

  • ارزیابی مدل BERT BERT Model Evaluation

DistilBERT | مدل BERT سریعتر و ارزانتر از Hugging Face DistilBERT | Faster and Cheaper BERT model from Hugging Face

  • DistilBERT چیست؟ What is DistilBERT?

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • آموزش مدل DistilBERT DistilBERT Model Training

  • ذخیره مدل در Google Drive Save Model at Google Drive

  • ارزیابی مدل Model Evaluation

  • دانلود Fine Tuned DistilBERT Model Download Fine Tuned DistilBERT Model

  • دانلود Fine Tuned DistilBERT Model Download Fine Tuned DistilBERT Model

  • آماده سازی اپلیکیشن فلاسک Flask App Preparation

  • اولین برنامه فلاسک خود را اجرا کنید Run Your First Flask Application

  • اولین برنامه فلاسک خود را اجرا کنید Run Your First Flask Application

  • احساسات را در ماشین محلی خود پیش بینی کنید Predict Sentiment at Your Local Machine

  • احساسات را در ماشین محلی خود پیش بینی کنید Predict Sentiment at Your Local Machine

  • ساخت Predict API Build Predict API

  • ساخت Predict API Build Predict API

  • مدل DistilBERT را در ماشین محلی خود مستقر کنید Deploy DistilBERT Model at Your Local Machine

  • مدل DistilBERT را در ماشین محلی خود مستقر کنید Deploy DistilBERT Model at Your Local Machine

DistilBERT | مدل BERT سریعتر و ارزانتر از Hugging Face DistilBERT | Faster and Cheaper BERT model from Hugging Face

  • DistilBERT چیست؟ What is DistilBERT?

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • آموزش مدل DistilBERT DistilBERT Model Training

  • ذخیره مدل در Google Drive Save Model at Google Drive

  • ارزیابی مدل Model Evaluation

  • آماده سازی اپلیکیشن فلاسک Flask App Preparation

مدل DistilBERT ML خود را در دستگاه ویندوز AWS EC2 با فلاسک مستقر کنید Deploy Your DistilBERT ML Model at AWS EC2 Windows Machine with Flask

  • حساب AWS ایجاد کنید Create AWS Account

  • یک نمونه رایگان ویندوز EC2 ایجاد کنید Create Free Windows EC2 Instance

  • یک نمونه رایگان ویندوز EC2 ایجاد کنید Create Free Windows EC2 Instance

  • EC2 Instance را از ویندوز 10 وصل کنید Connect EC2 Instance from Windows 10

  • پایتون را روی EC2 ویندوز 10 نصب کنید Install Python on EC2 Windows 10

  • پایتون را روی EC2 ویندوز 10 نصب کنید Install Python on EC2 Windows 10

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • TensorFlow 2 و KTRAIN را نصب کنید Install TensorFlow 2 and KTRAIN

  • اولین برنامه فلاسک خود را روی AWS EC2 اجرا کنید Run Your First Flask Application on AWS EC2

  • اولین برنامه فلاسک خود را روی AWS EC2 اجرا کنید Run Your First Flask Application on AWS EC2

  • مدل DistilBERT را به سرور EC2 Flask منتقل کنید Transfer DistilBERT Model to EC2 Flask Server

  • استقرار مدل ML در سرور EC2 Deploy ML Model on EC2 Server

  • استقرار مدل ML در سرور EC2 Deploy ML Model on EC2 Server

  • مدل ML خود را در دسترس جهانیان قرار دهید Make Your ML Model Accessible to the World

مدل DistilBERT ML خود را در دستگاه ویندوز AWS EC2 با فلاسک مستقر کنید Deploy Your DistilBERT ML Model at AWS EC2 Windows Machine with Flask

  • حساب AWS ایجاد کنید Create AWS Account

  • EC2 Instance را از ویندوز 10 وصل کنید Connect EC2 Instance from Windows 10

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • TensorFlow 2 و KTRAIN را نصب کنید Install TensorFlow 2 and KTRAIN

  • مدل DistilBERT را به سرور EC2 Flask منتقل کنید Transfer DistilBERT Model to EC2 Flask Server

  • مدل ML خود را در دسترس جهانیان قرار دهید Make Your ML Model Accessible to the World

مدل DistilBERT ML خود را در دستگاه AWS Ubuntu (Linux) با فلاسک مستقر کنید Deploy Your DistilBERT ML Model at AWS Ubuntu (Linux) Machine with Flask

  • Git Bash و Commander Terminal را روی رایانه محلی نصب کنید Install Git Bash and Commander Terminal on Local Computer

  • Git Bash و Commander Terminal را روی رایانه محلی نصب کنید Install Git Bash and Commander Terminal on Local Computer

  • حساب AWS ایجاد کنید Create AWS Account

  • ماشین اوبونتو را در EC2 راه اندازی کنید Launch Ubuntu Machine on EC2

  • ماشین اوبونتو را در EC2 راه اندازی کنید Launch Ubuntu Machine on EC2

  • AWS Ubuntu (Linux) را از رایانه ویندوز وصل کنید Connect AWS Ubuntu (Linux) from Windows Computer

  • PIP3 را روی AWS Ubuntu نصب کنید Install PIP3 on AWS Ubuntu

  • بسته‌های اوبونتو خود را به‌روزرسانی و ارتقا دهید Update and Upgrade Your Ubuntu Packages

  • بسته‌های اوبونتو خود را به‌روزرسانی و ارتقا دهید Update and Upgrade Your Ubuntu Packages

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • این را باید بخوانید!!! Must Read This!!!

  • TensorFlow 2، KTRAIN و آپلود مدل DistilBert را نصب کنید Install TensorFlow 2, KTRAIN and Upload DistilBert Model

  • TensorFlow 2، KTRAIN و آپلود مدل DistilBert را نصب کنید Install TensorFlow 2, KTRAIN and Upload DistilBert Model

  • ایجاد رم اضافی از SSD با تعویض حافظه Create Extra RAM from SSD by Memory Swapping

  • ایجاد رم اضافی از SSD با تعویض حافظه Create Extra RAM from SSD by Memory Swapping

  • استقرار مدل DistilBERT ML در ماشین اوبونتو EC2 Deploy DistilBERT ML Model on EC2 Ubuntu Machine

  • استقرار مدل DistilBERT ML در ماشین اوبونتو EC2 Deploy DistilBERT ML Model on EC2 Ubuntu Machine

مدل DistilBERT ML خود را در دستگاه AWS Ubuntu (Linux) با فلاسک مستقر کنید Deploy Your DistilBERT ML Model at AWS Ubuntu (Linux) Machine with Flask

  • حساب AWS ایجاد کنید Create AWS Account

  • AWS Ubuntu (Linux) را از رایانه ویندوز وصل کنید Connect AWS Ubuntu (Linux) from Windows Computer

  • PIP3 را روی AWS Ubuntu نصب کنید Install PIP3 on AWS Ubuntu

استقرار سرور تولید قوی و ایمن با NGINX، uWSGI و Flask Deploy Robust and Secure Production Server with NGINX, uWSGI, and Flask

  • معرفی NGINX NGINX Introduction

  • معرفی NGINX NGINX Introduction

  • راه اندازی محیط مجازی Virtual Environment Setup

  • راه اندازی سرور Flask Setting Up Flask Server

  • برنامه Running Flask NGINX NGINX Running Flask Application

  • اجرای برنامه uWSGI NGINX NGINX Running uWSGI Application

  • اجرای برنامه uWSGI NGINX NGINX Running uWSGI Application

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

  • خدمات API را در راه اندازی سیستم شروع کنید Start API Services at System Startup

  • خدمات API را در راه اندازی سیستم شروع کنید Start API Services at System Startup

  • پیکربندی NGINX با uWSGI و سرور Flask Configuring NGINX with uWSGI, and Flask Server

  • تبریک میگم شما از مدل ML در تولید استفاده کرده اید Congrats! You Have Deployed ML Model in Production

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

استقرار سرور تولید قوی و ایمن با NGINX، uWSGI و Flask Deploy Robust and Secure Production Server with NGINX, uWSGI, and Flask

  • راه اندازی محیط مجازی Virtual Environment Setup

  • راه اندازی سرور Flask Setting Up Flask Server

  • برنامه Running Flask NGINX NGINX Running Flask Application

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

  • پیکربندی NGINX با uWSGI و سرور Flask Configuring NGINX with uWSGI, and Flask Server

  • تبریک میگم شما از مدل ML در تولید استفاده کرده اید Congrats! You Have Deployed ML Model in Production

طبقه بندی چند برچسبی | استقرار مدل FastText NLP فیسبوک در تولید Multi-Label Classification | Deploy Facebook's FastText NLP Model in Production

  • طبقه بندی چند برچسبی چیست؟ What is Multi-Label Classification?

  • بررسی مقاله پژوهشی FastText FastText Research Paper Review

  • بررسی مقاله پژوهشی FastText FastText Research Paper Review

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • راه اندازی نوت بوک Notebook Setup

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • آموزش مدل FastText FastText Model Training

  • آموزش مدل FastText FastText Model Training

  • ارزیابی و ذخیره مدل FastText در Google Drive FastText Model Evaluation and Saving at Google Drive

  • ایجاد ماشین اوبونتو تازه Creating Fresh Ubuntu Machine

  • تنظیم نام مستعار Python3 و PIP3 Setting Python3 and PIP3 Alias

  • ایجاد 4 گیگابایت رم اضافی با تعویض حافظه Creating 4GB Extra RAM by Memory Swapping

  • ایجاد 4 گیگابایت رم اضافی با تعویض حافظه Creating 4GB Extra RAM by Memory Swapping

  • آماده سازی سرور شما Making Your Server Ready

  • آماده سازی API های پیش بینی Preparing Prediction APIs

  • آماده سازی API های پیش بینی Preparing Prediction APIs

  • تست API پیش‌بینی در Local Machine Testing Prediction API at Local Machine

  • تست API پیش‌بینی در Local Machine Testing Prediction API at Local Machine

  • تست API پیش‌بینی در ماشین اوبونتو AWS Testing Prediction API at AWS Ubuntu Machine

  • تست API پیش‌بینی در ماشین اوبونتو AWS Testing Prediction API at AWS Ubuntu Machine

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

  • استقرار مدل FastText در تولید با NGINX، uWSGI و Flask Deploy FastText Model in Production with NGINX, uWSGI, and Flask

طبقه بندی چند برچسبی | استقرار مدل FastText NLP فیسبوک در تولید Multi-Label Classification | Deploy Facebook's FastText NLP Model in Production

  • طبقه بندی چند برچسبی چیست؟ What is Multi-Label Classification?

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • ارزیابی و ذخیره مدل FastText در Google Drive FastText Model Evaluation and Saving at Google Drive

  • ایجاد ماشین اوبونتو تازه Creating Fresh Ubuntu Machine

  • تنظیم نام مستعار Python3 و PIP3 Setting Python3 and PIP3 Alias

  • آماده سازی سرور شما Making Your Server Ready

  • در حال پیکربندی سرور uWSGI Configuring uWSGI Server

  • استقرار مدل FastText در تولید با NGINX، uWSGI و Flask Deploy FastText Model in Production with NGINX, uWSGI, and Flask

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش استقرار مدل های یادگیری ماشین در تولید | پایتون
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
9.5 hours
85
Udemy (یودمی) udemy-small
11 اسفند 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
8,305
4.7 از 5
دارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Laxmi Kant | KGP Talkie Laxmi Kant | KGP Talkie

دانشمند اصلی داده در mBreath و KGPTalkie من یک دانشمند اصلی داده در SleepDoc و دکترای تخصصی هستم. در علوم داده از موسسه فناوری هند (IIT). من همچنین یک شرکت با نام mBreath Technologies را تاسیس کردم. من بیش از 8 سال تجربه در علوم داده ، مدیریت تیم ، توسعه کسب و کار و مشخصات مشتری دارم. من با استارتاپ ها و MNC کار کرده ام. من همچنین چند سال در IIT برنامه نویسی تدریس کرده ام و بعداً یک کانال YouTube با KGP Talkie با مشترکان 20K + راه اندازی کردم. من ارتباط خوبی با صنعت و دانشگاه دارم.

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.