Podstawy nauki o danych i wdrażanie chmury z AWS

Nowoczesna nauka o danych wykracza daleko poza lokalne notebooki; wdrażanie modeli do chmury jest obecnie niezbędną umiejętnością dla każdego aspirującego specjalisty ds. danych. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia nauki o danych i pokaże, jak wykorzystać infrastrukturę chmury do skalowania przepływów pracy. Zaczniesz od podstawowej terminologii nauki danych i podstawowych pojęć uczenia maszynowego, zanim przejdziesz krok po kroku do integracji chmury. Czytając jasne, pisemne wyjaśnienia i praktyczne przykłady kodu, zrozumiesz, jak przenieść modele danych ze środowiska lokalnego do potoków hostowanych w chmurze. Co się nauczysz: Zrozum podstawy wstępnego przetwarzania danych, inżynierii funkcji i szkolenia modeli;Konfiguruj chmurę i potoki danych za pomocą usług AWS, takich jak S3 i SageMaker;Wdróż modele uczenia maszynowego jako skalowalne usługi internetowe w chmurze;Wdrożyć nowoczesne zasady MLOps, aby monitorować i utrzymywać wdrożone modele; Ćwicz pisanie czystego, gotowego do produkcji kodu Pythona dla środowisk chmurowych; Poznaj podstawowe koncepcje wektorowych baz danych i wzorce generowania zwiększone o pobieranie. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i technik przygotowywania danych, a następnie prowadzi przez budowanie pierwszych modeli, a kończy się praktycznymi strategiami wdrażania chmury. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą uczyć się nauki o danych w chmurze. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między lokalną analizą danych a skalowalnym wdrożeniem w chmurze.