Основы науки данных и облачного развертывания с AWS

Современная наука о данных выходит далеко за пределы локальных ноутбуков; развертывание моделей в облаке теперь является необходимым навыком для каждого начинающего специалиста по данным. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия науки данных и научиться использовать облачную инфраструктуру для масштабирования рабочих процессов. Вы начнете с базовой терминологии науки данных и основных концепций машинного обучения, а затем перейдете к постепенной интеграции в облако. Прочитав чёткие письменные объяснения и практические примеры кода, вы поймёте, как перенести ваши модели данных из локальной среды в конвейеры, размещённые в облаке. Что вы узнаете: Понимание основ предварительной обработки данных, инженерии функций и обучения моделей; Настройка облачного хранения и конвейеров данных с использованием таких услуг AWS, как S3 и SageMaker; Развертывание моделей машинного обучения в качестве масштабируемых веб-сервисов в облаке; Реализация современных принципов MLOps для мониторинга и обслуживания развернутых моделей. Практикуемся в написании чистого, готового к производству кода Python для облачных сред; Изучим основные концепции векторных баз данных и шаблоны генерации с расширенным поиском. Курс начинается с основных определений и методов подготовки данных, затем вы пройдете построение первых моделей и закончите практическими стратегиями развертывания облака. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовые знания Python и хотят изучить облачную науку данных. Не требуется предыдущий опыт работы в облаке. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между локальным анализом данных и масштабируемым облачным развертыванием.