Flussi di lavoro ML su AWS con SageMaker, Storage e Fondamentali di Sicurezza

Costruire modelli di machine learning è solo metà della battaglia; distribuirli in modo sicuro e gestire le pipeline di dati in modo efficiente sul cloud è ciò che distingue i progetti di successo. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i servizi AWS essenziali necessari per progettare, proteggere e gestire robusti flussi di lavoro ML. Passerete dalla comprensione della teoria ML di base alla strutturazione di architetture cloud sicure e scalabili utilizzando SageMaker e i servizi di storage AWS associati. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale del ML cloud e i componenti architetturali principali di SageMaker. - Configurare soluzioni di storage sicure utilizzando S3, le policy IAM e la crittografia KMS per dati di training sensibili. - Progettare flussi di lavoro ML end-to-end utilizzando SageMaker Pipelines per l'addestramento automatizzato dei modelli. - Applicare le migliori pratiche di sicurezza, incluse configurazioni VPC private e controllo degli accessi granulare. - Gestire il ciclo di vita dei dati e le opzioni di storage ottimizzate per l'addestramento di modelli ad alte prestazioni. - Esercitarsi nella risoluzione dei problemi comuni di pipeline, storage e permessi attraverso scenari scritti. Il corso inizia con i concetti fondamentali di cloud storage e gestione delle identità prima di progredire a walkthrough di configurazione passo-passo per i flussi di lavoro di SageMaker. Studierai pattern architetturali e configurazioni di sicurezza del mondo reale attraverso spiegazioni scritte chiare e dettagliate e snippet di codice. Questo corso è progettato per aspiranti professionisti del cloud, data scientist e sviluppatori nuovi ai servizi AWS ML, non richiedendo alcuna esperienza precedente in ingegneria cloud. Inizia oggi stesso a costruire flussi di lavoro di machine learning sicuri e scalabili su AWS.