Machine Learning: Data Scientist

Tauchen Sie tief ein in die Mathematik, Wissenschaft und Statistik hinter Machine Learning

Machine Learning  |  Geschäftlicher Entscheider  |  Daten-Wissenschaftler  |  Entwickler  |  Data Platform Engineer

Dieser Pfad ist auf Lernende abgestimmt, die über Fertigkeiten in Mathematik, Statistik und Analyse verfügen und Fachleute im Bereich Machine Learning (ML) in ihrem Unternehmen werden möchten. Hier erfahren Sie, wie spezielle Frameworks und Analysetools für Machine Learning die Zusammenarbeit verbessern. Sie können die Fertigkeiten zudem in optionalen Schulungen erweitern.

Im Folgenden erhalten Sie weitere Informationen zu den Kursen in den jeweiligen Lernprogressionen.

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  • Orientieren Sie sich an dieser empfohlenen Abfolge für die Kurse und Prüfungen, um Ihre AWS Cloud-Fertigkeiten in diesem Lernpfad auszubauen.

    Elemente der Datenwissenschaft

    Lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle entwickeln und ständig verbessern. Behandelt werden die Formulierung von Problemen, forschende Datenanalyse, Funktions-Engingeering, Modelltraining, Tuning und Debugging sowie die Modellevaluierung und die Umsetzung in Produkte.

    Digital  |  8 Stunden

    Der Datenwissenschafts-Schlussstein: Praktische ML-Entscheidungen

    Nutzen Sie Machine Learning, um geschäftliche Herausforderungen in der Praxis zu lösen. Entwickeln, trainieren und testen Sie ein Machine-Learning-Modell von Grund auf.  

    Digital  |  50 Minuten

    Datenbereitschaft im Bereich Machine Learning

    Dieser Kurs legt den Fokus auf das Konzept der Datenbereitschaft im Kontext von Machine Learning (ML). Sie erfahren, wie Sie die Datenbereitschaft bestimmen und identifizieren, wann Sie die Datenbereitschaft als Teil Ihres ML-Prozesses einsetzen sollten.

    Digital  |  1 Stunde

    Machine Learning-Anwendungen entwickeln

    Lernen Sie Amazon SageMaker, die vollständig verwaltete Amazon ML-Plattform, kennen.

    Digital  |  2,5 Stunden

    Machine Learning Sicherheit

    Sichern Sie Ihre Anwendungen und Umgebungen. Dabei geht es um spezielle Themen wie NACLs, Sicherheitsgruppen, AWS Identity and Access Management und das Management von Verschlüsselungsschlüsseln.

    Digital | 30 Minuten

    Praktische Datenwissenschaft mit Amazon Sagemaker

    In dieser neuen eintägigen Präsenzschulung werden reale Anwendungsfälle von Machine Learning (ML) unter Einsatz von Amazon SageMaker vorgestellt.

    Schulungsraum | 1 Tag

  • Kommunikation mit Chatbots

    Erfahren Sie, wie Sie intelligente Chatbots mit dem Modul für die Kommunikation mit Chatbots erstellen. 

    Digital  |  3,5 Stunden

    Im Fokus: Machine Translation und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

    In diesen Kursen erfahren Sie, wie Maschinen mit menschlicher Sprache interagieren. Schauen Sie sich AWS-Services an, die Sie mit Themen rund um neuronale Netzwerke und die Verarbeitung von natürlicher Sprache unterstützen, z. B. automatische Spracherkennung, natürlich klingende, flüssige Übersetzungen sowie Einblicke und Beziehungen im Texten.

    Digital  |  80 Minuten

    Durchblick bei der Computervision-Theorie

    In diesem Modul erfahren Sie, wie Maschinen ein Verständnis für Bilder und Videos entwickeln. 

    Digital  |  2,5 Stunden

  • Optionale Schulung

    Mathematik für Machine Learning

    Um modernes Machine Learning verstehen zu können, benötigen Sie auch ein Verständnis von Vektoren und Matrizen, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheoremen sowie univariater und multivariater Integralrechnung. All diese Themen werden in diesem Kurs behandelt.

    Digital | 8 Stunden

    Lineare und logistische Regression

    Entdecken Sie Modelle für Regression, kleinste Fehlerquadrate, Maximum-Likelihood-Einschätzungen, Regularisierung, logistische Regression, empirische Verlustminimierung und gradientenbasierte Optimierungsmethoden.

    Digital | 8,5 Stunden

  • Zertifizierungsprüfung

    AWS Certified Machine Learning – Specialty

    Die Zertifizierung "AWS Certified Machine Learning – Specialty" wurde von AWS-Experten entwickelt und dient als Nachweis von Kompetenzen, die für die Erstellung und Optimierung von Datenmodellen erforderlich sind. Heben Sie sich und Ihre Organisation in diesem wachsenden Fachgebiet von anderen ab.

    Prüfung | 170 Minuten

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