Fondamenti di Data Science e Deployment su Cloud con AWS

La data science moderna va ben oltre i notebook locali; il deployment di modelli sul cloud è ora una competenza essenziale per ogni aspirante professionista dei dati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della data science e ti mostra come sfruttare l'infrastruttura cloud per scalare i tuoi flussi di lavoro. Inizierai con la terminologia fondamentale della data science e i concetti di base del machine learning prima di passare, passo dopo passo, all'integrazione cloud. Leggendo spiegazioni chiare e scritte ed esempi di codice pratici, capirai come passare i tuoi modelli di dati dal tuo ambiente locale a pipeline ospitate su cloud. Cosa imparerai: Comprendere i fondamenti della pre-elaborazione dei dati, del feature engineering e dell'addestramento dei modelli; Configurare l'archiviazione cloud e le pipeline di dati utilizzando servizi AWS come S3 e SageMaker; Distribuire modelli di machine learning come servizi web scalabili nel cloud; Implementare i moderni principi MLOps per monitorare e mantenere i tuoi modelli distribuiti; Esercitarsi a scrivere codice Python pulito e pronto per la produzione per ambienti cloud; Esplorare i concetti di base dei database vettoriali e i pattern di generazione aumentata dal recupero. Il corso inizia con definizioni essenziali e tecniche di preparazione dei dati, poi ti guida attraverso la costruzione dei tuoi primi modelli e si conclude con strategie pratiche di deployment su cloud. Questo corso è progettato per principianti che hanno una comprensione di base di Python e vogliono imparare la data science basata su cloud. Non è richiesta alcuna esperienza cloud precedente. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra l'analisi dei dati locale e il deployment cloud scalabile.