Practical Data Science with Amazon SageMaker
Lernen Sie, wie man einen realen Anwendungsfall mit Machine Learning und Amazon SageMaker löst
In diesem Kurs auf mittlerer Ebene lernen Sie, wie man einen realen Anwendungsfall mit Machine Learning (ML) löst und mit Amazon SageMaker umsetzbare Ergebnisse erzielt. Dieser Kurs führt durch die Phasen eines typischen datenwissenschaftlichen Prozesses für Machine Learning von der Analyse und Visualisierung eines Datensatzes über die Aufbereitung der Daten bis hin zum Funktions-Engineering. Außerdem lernen die Teilnehmer praktische Aspekte der Modellerstellung, Training, Feinabstimmung und Bereitstellung mit Amazon SageMaker kennen. Ein praktischer Anwendungsfall umfasst die Analyse der Kundenbindung als Grundlage für Kundenbindungsprogramme.
Sie lernen Folgendes
- Vorbereiten eines Datensatzes für das Training
- Trainieren und Auswerten eines Machine Learning-Modells
- Automatisches Abstimmen eines Machine Learning-Modells
- Vorbereiten eines Machine Learning-Programms für die Produktion
- Und vieles mehr
Wer sollte diesen Kurs belegen
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Welche Erfahrung Sie brauchen werden
- Verständnis der Python-Programmiersprache
- Grundkenntnisse des Machine Learnings
Kursübersicht
Niveau: Fortgeschritten
Typ: Schulung (virtuell und vor Ort)
Länge: 1 Tag
Angebotene Sprachen
Dieser Kurs steht in den folgenden Sprachen zur Verfügung: Indonesisch, Englisch, Französisch (Frankreich), Deutsch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Portugiesisch (Brasilien), vereinfachtes Chinesisch, Spanisch (Lateinamerika) und traditionelles Chinesisch.
Wir aktualisieren unsere Kurse regelmäßig auf der Grundlage von Kundenfeedback und AWS-Service-Updates. Daher können die Kursinhalte zwischen den Sprachen variieren, während wir diese Updates lokalisieren.
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