Почему вам нужен JupyterHub: для команды, студентов и домохозяек AI/ML и визуализация данных
Jupyter и JupyterHub — популярный инструмент для работы с данными.
Я расскажу, почему я его люблю и почему ненавижу, секреты и опыт.
Вас ждут особенности и лайфхаки настройки JupyterHub для большой Data Science-команды. Как правильно организовать работу на общих серверах. Даже если команда состоит из одного человека, вы вынесете новые хитрости.
Но что, если вы не один? Как ужиться на одной машине 20 студентам, изучающим ML, или R&D-команде из 15 человек? Готовые рецепты, рекомендации и собранные грабли.
Директор по ML-бренду.
10 лет практики в Data Science. До Яндекса работал в hh.ru, Mail.Ru, Lamoda. Развивает сообщество ODS.ai.
Подтемы для консультации:
* мониторинг данных и работы ML-моделей;
* создание инфраструктуры для группы исследователей.
python notebook/ jupyter/ jupyterhub