Fundamentos de ciência de dados e implantação na nuvem com a AWS

A ciência de dados moderna vai muito além dos notebooks locais; implantar modelos na nuvem é agora uma habilidade essencial para todos os aspirantes a profissionais de dados. Este curso baseado em texto orienta você através dos principais conceitos de ciência de dados e mostra como aproveitar a infraestrutura de nuvem para dimensionar seus fluxos de trabalho. Você começará com a terminologia fundamental de ciência de dados e os conceitos básicos de machine learning antes de avançar passo a passo para a integração na nuvem. Ao ler explicações claras e escritas e exemplos de código práticos, você entenderá como fazer a transição de seus modelos de dados do seu ambiente local para pipelines hospedados na nuvem. O que você aprenderá: Entenda os fundamentos do pré-processamento de dados, engenharia de recursos e treinamento de modelos; Configure pipelines de dados e armazenamento em nuvem usando serviços da AWS como S3 e SageMaker; Implantar modelos de machine learning como serviços da Web escalonáveis na nuvem; Implementar princípios MLOps modernos para monitorar e manter seus modelos implantados; Pratique escrever código Python limpo e pronto para produção para ambientes de nuvem; Explore conceitos básicos de banco de dados vetoriais e padrões de geração aumentados por recuperação. O curso começa com definições essenciais e técnicas de preparação de dados, depois orienta você na construção de seus primeiros modelos e termina com estratégias práticas de implantação na nuvem. Este curso é projetado para iniciantes que têm uma compreensão básica do Python e querem aprender ciência de dados baseada em nuvem. Nenhuma experiência anterior em nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para preencher a lacuna entre a análise de dados local e a implantação escalável na nuvem.