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mlops for devs, inital setup
acend · Jul 15, 2024 · 5c12edc · 5c12edc
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@@ -2,3 +2,4 @@ node_modules/
 dist/
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+**/.DS_Store
diff --git a/site/.DS_Store b/site/.DS_Store
diff --git a/site/assets/.DS_Store b/site/assets/.DS_Store
diff --git a/site/assets/images/.DS_Store b/site/assets/images/.DS_Store
diff --git a/site/assets/images/team/.DS_Store b/site/assets/images/team/.DS_Store
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@@ -0,0 +1,112 @@
+---
+title: "MLOps Data Science"
+seo_title: "Mit MLOps optimierst du deine Modell-entwicklung und -bereitstellung deiner Daten."
+description: "Wir geben dir einen praktischen Einstieg und umfassenden Einblick in MLOps."
+date: 2019-05-12T12:14:34+06:00
+draft: false
+weight: 4
+slug:
+subtitle: "Basics"
+categories: ["Basics", "Ergänzende Trainings"]
+duration: "2 Tage"
+abstract : "Ein praktischer Einstieg und umfassender Einblick in MLOps."
+main_title : "Ein praktischer Einstieg und umfassender Einblick in MLOps."
+
+personen: 
+  daten : ""
+  preis : "CHF 1900"
+
+headerimages:
+  img1 : "images/trainings/[email protected]"
+  img2 : "images/trainings/[email protected]"
+  img3 : "images/trainings/[email protected]"
+
+
+main_text: "Dieses zweitägige Training bietet einen praktischen Einstieg in MLOps, das den Machine-Learning-Lebenszyklus durch Automatisierung und Standardisierung optimiert. Die Versionierung von Code und Daten sowie die Überwachung der Modellparameter sorgen für konsistente, reproduzierbare Ergebnisse. Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) beschleunigen die Markteinführung neuer ML-Produkte.\n\n
+Unser Trainerteam besteht aus Fachleuten, die sowohl in der Machine Learning-Forschung tätig sind als auch über umfangreiche Erfahrung in der praktischen Implementierung von Datenmodellen in Unternehmen verfügen.
+"
+
+accordion:
+    enable : true
+    item:
+        - title : "Trainingsziele"
+          icon : "1"
+          content : "<ul>
+<li>Grundlagen des Machine Learning und Fachterminologie auffrischen</li>
+<li>Techniken zur Datengewinnung und -aufbereitung und -versionierung kennenlernen</li>
+<li>MLOps prozesse verstehen und entwickeln: Modelltraining und entwicklung mittels Pipelines</li>
+<li>Nutzung von DVC zur Versionierung der Daten und CML für ML-Pipelines</li>
+<li>Weitere Tools wie MLFlow und Kubeflow des MLOps Ecosystems kennenlernen</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Voraussetzungen"
+          icon : "2"
+          content : "<ul>
+<li>Die Teilnehmenden benötigen einen Laptop mit direktem Zugang zum Internet</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Zielpublikum"
+          icon : "3"
+          content : "<ul>
+<li>Unser Training richtet sich an Personen, welche mit Daten und Datenmodellen arbeiten und bereits Vorkenntnisse im Bereich Data Science besitzen und Techniken und Prozesse erlernen wollen, aus diesen Daten und Modellen Services bereitzustellen und pflegen.</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Konditionen"
+          icon : "4"
+          content : "<ul>
+<li>CHF 1900 / Person für zwei Tage</li>
+<li>Gruppen von 8-24 Personen</li>
+<li>Inklusive Verpflegung, Unterlagen und Trainingsumgebung in der Cloud</li>
+<li>Rabatt ab 12 Personen</li>
+</ul>"
+
+# Trainingsinhalt
+trainingsinhalt: 
+    title : "Trainingsinhalt"
+    text : "
+    Unsere Trainings bestehen aus abwechslungsreichen Präsentationen und hands-on Labs, um deren Inhalt auf spannende Art und Weise zu übermitteln.
+    Gerne nehmen wir in Absprache auch Bezug auf eure Infrastruktur. Bei Bedarf für weitere Inhalte können wir auf euren Wunsch hin Anpassungen vornehmen.
+    "
+
+    liste1:
+      title: "MLOps Data Science"
+      liste:
+        - el: "Recap Machine Learning, Modelltypen und deren Anwendungsbereiche"
+        - el: "Datensammeln und -aufbereiten mittels verschiedener Technikenn"
+        - el: "Modelltraining und -tuning Code Spaces/GitHub Actions im Free Tier"
+        - el: "Problemstellung: Prozess reproduzierbar und messbar machen"
+        - el: "Vom Prototyp zur Pipeline"
+        - el: "ML-Pipelines und Testing"
+        - el: "Datenversionierung"
+        - el: "Metriken und Experimente"  
+
+
+# trainer
+trainers:
+  enable: true
+  title : "Lerne zwei deiner Trainer kennen"
+  trainer:
+    - title : "Sigve Haug"
+      image : "images/team/[email protected]"
+      designation : "Trainer"
+      abstract : "Sigve ist Studienleiter am Mathematischen Institut (MAI) der Uni Bern."
+      linkedin : "https://www.linkedin.com/in/sigve-haug-75b31b70/"
+      #twitter : "https://twitter.com/tphilipona"    
+
+    - title : "Iwan Imsand"
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+      designation : "Trainer"
+      abstract : "Iwan mag das Zitat von Don Draper: Make it simple, but significant."
+      linkedin : "https://www.linkedin.com/in/iwan-imsand-028065299/"
+      #twitter : "https://twitter.com/g1raffi"
+
+
+# testimonials
+testimonials:
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+  testimonial:    
+    - title: "Das sagt unsere Trainingsteilnehmer<br/>Nathanael Weber, Bern"
+      logo: "images/testimonials/mtrail.png"
+      text: "Die Ausbildung war ausserordentlich gut auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten. Die praktischen Übungen waren gerade genug schwierig, dass sich noch weitere Fragen zu Helm ergeben haben und vom Referent kompetent beantwortet wurden. Herzlichen Dank acend für diese Erfahrung!"
+
+---
diff --git a/site/content/de/trainings/mlops-devs.md b/site/content/de/trainings/mlops-devs.md
@@ -0,0 +1,114 @@
+---
+title: "MLOps Developer"
+seo_title: "Mit MLOps optimierst du deine Modell-entwicklung und -bereitstellung deiner Daten."
+description: "Wir geben dir einen praktischen Einstieg und umfassenden Einblick in MLOps."
+date: 2019-05-12T12:14:34+06:00
+draft: false
+weight: 4
+slug:
+subtitle: "Basics"
+categories: ["Basics", "Ergänzende Trainings"]
+duration: "2 Tage"
+abstract : "Ein praktischer Einstieg und umfassender Einblick in MLOps."
+main_title : "Ein praktischer Einstieg und umfassender Einblick in MLOps."
+
+personen: 
+  daten : ""
+  preis : "CHF 1900"
+
+headerimages:
+  img1 : "images/trainings/[email protected]"
+  img2 : "images/trainings/[email protected]"
+  img3 : "images/trainings/[email protected]"
+
+
+main_text: "Dieses zweitägige Training bietet einen praktischen Einstieg in MLOps, das den Machine-Learning-Lebenszyklus durch Automatisierung und Standardisierung optimiert. Die Versionierung von Code und Daten sowie die Überwachung der Modellparameter sorgen für konsistente, reproduzierbare Ergebnisse. Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) beschleunigen die Markteinführung neuer ML-Produkte.\n\n
+Unser Trainerteam besteht aus Fachleuten, die sowohl in der Machine Learning-Forschung tätig sind als auch über umfangreiche Erfahrung in der praktischen Implementierung von Datenmodellen in Unternehmen verfügen.
+"
+
+accordion:
+    enable : true
+    item:
+        - title : "Trainingsziele"
+          icon : "1"
+          content : "<ul>
+<li>Grundlagen des Machine Learning und der Datenvorbereitung verstehen</li>
+<li>Unterschiede zwischen MLOps und DevOps kennen</li>
+<li>ML-Pipelines erstellen, Modelle trainieren und optimieren</li>
+<li>Nutzung von DVC zur Versionierung der Daten und CML für ML-Pipelines</li>
+<li>Weitere Tools wie MLFlow und Kubeflow des MLOps Ecosystems kennenlernen</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Voraussetzungen"
+          icon : "2"
+          content : "<ul>
+<li>Die Teilnehmenden benötigen einen Laptop mit direktem Zugang zum Internet</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Zielpublikum"
+          icon : "3"
+          content : "<ul>
+<li>Unser Training richtet sich an Software Developer, welche Services aufgrund von Daten und Datenmodellen bereitstellen und bereits Vorkenntnisse im Bereich Softwareentwicklung und Architektur besitzen.</li> 
+<li>Vorkenntnisse von Software Delivery Prinzipien wie CI/CD und GIT sind von Vorteil.</li>
+</ul>"
+
+        - title : "Konditionen"
+          icon : "4"
+          content : "<ul>
+<li>CHF 1900 / Person für zwei Tage</li>
+<li>Gruppen von 8-24 Personen</li>
+<li>Inklusive Verpflegung, Unterlagen und Trainingsumgebung in der Cloud</li>
+<li>Rabatt ab 12 Personen</li>
+</ul>"
+
+# Trainingsinhalt
+trainingsinhalt: 
+    title : "Trainingsinhalt"
+    text : "
+    Unsere Trainings bestehen aus abwechslungsreichen Präsentationen und hands-on Labs, um deren Inhalt auf spannende Art und Weise zu übermitteln.
+    Gerne nehmen wir in Absprache auch Bezug auf eure Infrastruktur. Bei Bedarf für weitere Inhalte können wir auf euren Wunsch hin Anpassungen vornehmen.
+    "
+
+    liste1:
+      title: "MLOps Developer"
+      liste:
+        - el: "Einführung in Machine Learning (Klassifikatoren/Regressoren, Over- und Underfitting)"
+        - el: "ML Modelle: von der linearer Regression zu neuronalen Netzen"
+        - el: "Datensammeln und -aufbereiten mittels verschiedener Technikenn"
+        - el: "Mittels den aufbereiteten Daten ein Modell trainieren"
+        - el: "Nutzung von Codespaces/GitHub Actions im Free Tier"
+        - el: "Problemstellung: Prozess reproduzierbar und messbar machen"
+        - el: "Vom Prototyp zur Pipeline"
+        - el: "Pipeline/Testing und Datenversionierung"
+        - el: "Metriken und Experimente"                
+
+
+# trainer
+trainers:
+  enable: true
+  title : "Lerne zwei deiner Trainer kennen"
+  trainer:
+    - title : "Sigve Haug"
+      image : "images/team/[email protected]"
+      designation : "Trainer"
+      abstract : "Sigve ist Studienleiter am Mathematischen Institut (MAI) der Uni Bern."
+      linkedin : "https://www.linkedin.com/in/sigve-haug-75b31b70/"
+      #twitter : "https://twitter.com/tphilipona"    
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+    - title : "Iwan Imsand"
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+      designation : "Trainer"
+      abstract : "Iwan mag das Zitat von Don Draper: Make it simple, but significant."
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+
+# testimonials
+testimonials:
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+  testimonial:
+    - title : "Das sagt unser Trainingsteilnehmer<br/>Matthias Summer, Österreich"
+      logo : "images/testimonials/adcubum.png"
+      text : "Das Training hat mir sehr gut gefallen und ich konnte einige Dinge mitnehmen, die mir bei der täglichen Arbeit helfen. Die Praxis-Erfahrung und die Leidenschaft für die Technologie war bei den Trainern spürbar. Sie haben uns auch sehr gut unterstützt und uns nützliche Tipps gegeben."
+
+---
diff --git a/site/content/en/trainings/mlops-datascience.md b/site/content/en/trainings/mlops-datascience.md
@@ -0,0 +1,114 @@
+---
+title: "MLOps Data Science"
+seo_title: "With MLOps, you optimize your model development and deployment of your data."
+description: "We provide you with a practical introduction and comprehensive insight into MLOps."
+date: 2019-05-12T12:14:34+06:00
+draft: false
+weight: 4
+slug:
+subtitle: "Basics"
+categories: ["Basics", "Additional Trainings"]
+duration: "2 days"
+abstract: "A practical introduction and comprehensive insight into MLOps."
+main_title: "A practical introduction and comprehensive insight into MLOps."
+
+
+personen: 
+  daten : ""
+  preis : "CHF 1900"
+
+headerimages:
+  img1 : "images/trainings/[email protected]"
+  img2 : "images/trainings/[email protected]"
+  img3 : "images/trainings/[email protected]"
+
+
+main_text: "This two-day training offers a practical introduction to MLOps, which optimizes the machine learning lifecycle through automation and standardization. Versioning of code and data as well as monitoring model parameters ensure consistent, reproducible results. Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) accelerate the market introduction of new ML products.\n\n
+Our training team consists of professionals who are both active in machine learning research and have extensive experience in the practical implementation of data models in companies.
+"
+
+accordion:
+    enable: true
+    item:
+        - title: "Outcomes"
+          icon: "1"
+          content: "<ul>
+<li>Refresh the basics of machine learning and terminology</li>
+<li>Learn techniques for data acquisition, preparation, and versioning</li>
+<li>Understand and develop MLOps processes: model training and development using pipelines</li>
+<li>Use DVC for data versioning and CML for ML pipelines</li>
+<li>Get to know other tools like MLFlow and Kubeflow in the MLOps ecosystem</li>
+</ul>"
+
+        - title: "Prerequisites"
+          icon: "2"
+          content: "<ul>
+<li>Participants need a laptop with direct internet access</li>
+</ul>"
+
+        - title: "Target audience"
+          icon: "3"
+          content: "<ul>
+<li>Our training is aimed at people who work with data and data models and already have prior knowledge in data science, and who want to learn techniques and processes to deploy and maintain services from these data and models.</li>
+</ul>"
+
+        - title: "Conditions"
+          icon: "4"
+          content: "<ul>
+<li>CHF 1900 / participant for two days.</li>
+<li>Group sessions consisting of 8 to 24 participants.</li>
+<li>Includes catering and documentation.</li>
+<li>Discounts available for groups of 12 participants or more.</li>
+</ul>"
+
+
+# Training Content
+trainingsinhalt:
+    title: "Content"
+    text: "
+    Our trainings consist of diverse presentations and hands-on labs to deliver the content in an engaging way.
+    We are happy to refer to your infrastructure in consultation. If additional content is needed, we can make adjustments upon your request.
+    "
+
+    liste1:
+      title: "MLOps Data Science"
+      liste:
+        - el: "Recap of machine learning, model types, and their application areas"
+        - el: "Data collection and preparation using various techniques"
+        - el: "Model training and tuning with Code Spaces/GitHub Actions in the Free Tier"
+        - el: "Problem statement: making the process reproducible and measurable"
+        - el: "From prototype to pipeline"
+        - el: "ML pipelines and testing"
+        - el: "Data versioning"
+        - el: "Metrics and experiments"
+
+
+# trainer
+trainers:
+  enable: true
+  title : "Meet two of your trainers"
+  trainer:
+    - title : "Sigve Haug"
+      image : "images/team/[email protected]"
+      designation : "Trainer"
+      abstract: "Sigve is the director of studies at the Mathematical Institute (MAI) of the University of Bern."
+      linkedin : "https://www.linkedin.com/in/sigve-haug-75b31b70/"
+      #twitter : "https://twitter.com/tphilipona"    
+
+    - title : "Iwan Imsand"
+      image : "images/team/[email protected]"
+      designation : "Trainer"
+      abstract : "Iwan likes the quote from Don Draper: Make it simple, but significant."
+      linkedin : "https://www.linkedin.com/in/iwan-imsand-028065299/"
+      #twitter : "https://twitter.com/g1raffi"
+
+
+# testimonials
+testimonials:
+  enable: true
+  testimonial:
+    - title: "Here’s what our clients say about our trainings:<br/>Nathanael Weber, Bern"
+      logo: "images/testimonials/mtrail.png"
+      text: "The training was exceptionally well tailored to our needs. The practical exercises were just difficult enough that more questions about Helm arose and were answered competently by the instructor. Many thanks acend for this experience!"
+
+---