Основы AWS Cloud Data Engineering и машинного обучения

Сегодня организации полагаются на облачные технологии для преобразования необработанных данных в полезные аналитические данные и интеллектуальные приложения. Понимание того, как управлять этими сложными системами, является важным навыком для любого, кто вступает в современный технологический ландшафт. Этот курс предоставляет четкий путь для новичков, чтобы понять, как облачные услуги, большие данные и модели машинного обучения работают вместе в профессиональной среде. Вы пройдете от изучения базовой инфраструктуры к осознанию архитектуры современных дата-озер и предсказательного моделирования. К концу этого курса у вас будет прочная концептуальная основа в облачной науке и инженерии данных. Что вы узнаете: - Понимание основной инфраструктуры облака, включая вычисления, хранение и основы безопасности. - Настроить конвейеры приема и обработки данных с помощью Kinesis и Glue. - Примените принципы больших данных с архитектурами Hadoop и Spark. - Изучите разработку и развертывание моделей машинного обучения с помощью SageMaker. - Практикуем хранение данных и бизнес-аналитику с использованием Redshift и Athena. - Узнайте современные основы MLOps и шаблоны архитектуры данных без сервера. Курс начинается с основных понятий и основ архитектуры облачных вычислений, а затем переходит к основам инженерии данных и практической реализации машинного обучения. Вы будете работать с письменными объяснениями и сценариями, основанными на коде, чтобы укрепить свои технические навыки. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих и начинающих профессионалов по данным. Не требуется предыдущий опыт работы с облачными платформами или наукой данных. Начните свой путь к овладению облачными решениями для обработки данных сегодня.