Machine Learning: Prüfungsvorbereitung

Bereiten Sie sich auf die Prüfung für AWS Certified Machine Learning – Speciality vor

Dieser Lernpfad wurden spezifisch für Personen entwickelt, die sich auf die Prüfung für AWS Certified Machine Learning – Speciality vorbereiten. Neben diesen in Ihrem eigenen Tempo absolvierten Schulungskursen empfehlen wir ein oder mehrere Jahre an praktischer Erfahrung beim Einsatz von Machine-Learning-Services (ML-Services) auf AWS.

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AWS-Zertifizierung erlangen

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Die neue Zertifizierung "AWS Certified Machine Learning – Specialty" wurde von AWS-Experten entwickelt und dienst 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. Seite für die Auswahl einer Prüfung 

Machine Learning: Prüfungsgrundlagen

Die Services für Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen im großen Maßstab. Hören Sie, was die Data Scientists von Amazon zu geschäftlichen ML-Herausforderungen und -Entscheidungen zu sagen haben.

Lernpfad für detaillierten Einblick in Storage

Erweitern Sie Ihre Grundkenntnisse und vertiefen Sie Ihr technisches Know-how, um sich mehr Fachwissen in puncto AWS-Speicher anzueignen, damit die Migration zur Cloud in Ihrem Unternehmen schneller erfolgen kann.

Big Data in AWS

"Big Data in AWS" bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen wie Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis und die restliche AWS-Plattform für Big Data.

Prozessmodell: CRISP-DM mit AWS

Gehen Sie Schritt für Schritt durch CRISP-DM-Methodik und -Framework und wenden Sie anschließend die sechs Phasen auf Ihre tägliche Arbeit an.

Deep Learning in AWS

In diesem eintägigen Kurs lernen Sie Cloud-basierte Deep Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform kennen. Sie lernen, wie Sie Ihre Modelle in der Cloud mit Amazon EC2-basierten Deep Learning Amazon Machine Image und Apache MXNet auf AWS-Frameworks ausführen.

Elemente der Data Science

Lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle entwickeln und ständig verbessern.