AWS Cloud Essentials für Machine Learning Engineering

Der Übergang zum Machine Learning Engineering erfordert ein solides Verständnis der Cloud-Infrastruktur, aber die Navigation in Cloud-Services kann überwältigend sein. Dieser Kurs vereinfacht die Cloud-Grundlagen und konzentriert sich speziell auf die Kerndienste, die Sie zum Bereitstellen, Verwalten und Skalieren von Machine-Learning-Modellen benötigen. Sie lernen grundlegende Cloud-Konzepte kennen und konfigurieren robuste Speicher-, Rechen- und Sicherheitsumgebungen, die auf Machine-Learning-Workloads zugeschnitten sind. Lernen Sie, wie Sie: die grundlegende globale AWS-Infrastruktur einschließlich Regionen und Availability Zones verstehen; sichere und skalierbare Speicherlösungen mit S3, Blockspeicher und modernen Datenbankintegrationen konfigurieren; Rechenressourcen für Trainings- und Hosting-Modelle mit virtuellen Maschinen und containerisierten Umgebungen bereitstellen; Identitäts- Überwachen und protokollieren Sie die Leistung Ihrer Machine-Learning-Pipelines, um die Leistungsfähigkeit Ihrer ML-Lösungen zu verbessern und die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. Anhand klarer, schrittweise gegebener Erläuterungen lernen Sie die Kernarchitektur der Cloud kennen, beginnend mit der grundlegenden Terminologie, bevor Sie zu praktischen Konfigurationsszenarien für Speicher, Compute und Sicherheit übergehen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Machine-Learning-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Entwickler, die neu in der Cloud-Infrastruktur sind und eine starke Grundlage für die professionelle Zertifizierung schaffen möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Cloud-Engineering-Fähigkeiten zu erwerben, die für die Unterstützung moderner Machine-Learning-Systeme erforderlich sind.