Machine learning: data scientist

Gli aspetti matematici, scientifici e statistici del machine learning nel dettaglio

Questo percorso è pensato per gli individui dotati di una preparazione matematica, statistica e di analisi che vogliono diventare esperti in materia di machine learning (ML) all'interno della loro organizzazione. Scopri come gli strumenti di analisi e framework di machine learning possono migliorare la collaborazione nell'ambiente di lavoro. Poi integra le tue competenze con corsi di formazione opzionali.

Scopri di più sui corsi in ciascuna progressione di apprendimento elencata di seguito.

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  • Partecipa a questa sequenza di corsi ed esami consigliati per acquisire competenze su AWS Cloud in questo percorso di apprendimento.

    Elementi di data science

    Impara a sviluppare e migliorare costantemente i modelli di machine learning studiando la formulazione dei problemi, l’analisi dei dati esplorativa, l’ingegnerizzazione delle caratteristiche, l’addestramento dei modelli, il perfezionamento e il debugging, nonché la valutazione e la produzione di modelli.

    Digitale | 8 ore

    La chiave di volta del data science: decisioni di machine learning nel mondo reale

    Usa il machine learning per risolvere una difficoltà aziendale della vita reale. Sviluppa, addestra e testa un modello di machine learning da zero.  

    Digitale | 50 minuti

    Preparazione dei dati di machine learning

    Il corso si focalizza sul concetto di preparazione dei dati nell’ambito del machine learning (ML). Imparerai come determinare la preparazione dei dati e identificare quando impiegarla come parte del processo ML.

    Digitale | 1 ora

    Sviluppo di applicazioni di machine learning

    Esplora Amazon SageMaker, la piattaforma di ML completamente gestita da Amazon.

    Digitale | 2,5 ore

    Practical Data Science con Amazon SageMaker

    Esplora i casi d’uso del mondo reale con il Machine Learning (ML) e utilizzando Amazon SageMaker nel nuovo corso di formazione di 1 giorno con lezioni frontali.

    La pipeline del machine learning su AWS

    Scopri come usare la pipeline del machine learning (ML) per risolvere un problema aziendale reale in un ambiente di apprendimento basato sul progetto. Imparerai tutte le fasi della pipeline tramite le presentazioni e le dimostrazioni degli istruttori AWS. Applicherai quindi le tue conoscenze per completare un progetto sulla risoluzione di uno dei tre problemi aziendali. Al termine del corso, avrai creato, formato, valutato, applicato e distribuito correttamente un modello di ML tramite Amazon SageMaker in grado di risolvere il problema aziendale selezionato.

    Sicurezza del Machine learning

    Rendi sicuri applicazioni e ambienti grazie agli argomenti specifici che descrivono NACL, gruppi di sicurezza, AWS Identity and access Management e la gestione delle chiavi di crittografia.

    Digitale | 30 minuti

    Preparazione all’esame: AWS Certified Machine Learning - Specialty

    Esplora gli argomenti dell’esame di AWS Certified Machine Learning - Specialty, scopri in che modo sono legati al machine learning su AWS e associali alle aree principali del machine learning (ML) e del deep learning per approfondirli autonomamente.

    Lezioni frontali | 4 ore
    Digitale | 2 ore

  • A proposito di traduzione automatica e NLP

    Questi corsi esplorano l’interazione di macchine con il linguaggio umano. Esamina i servizi AWS che ti aiutano con le reti neurali e gli argomenti di elaborazione del linguaggio naturale come il riconoscimento vocale automatico, la traduzione linguistica naturale e fluente e gli approfondimenti e le relazioni nel testo.

    Digitale | 80 minuti

    Vedere chiaramente: la teoria della visione computerizzata

    Il curriculum esplora come le macchine raggiungono la comprensione di immagini e video. 

    Digitale | 2,5 ore

  • Formazione opzionale

    Matematica per il machine learning

    Per capire il machine learning moderno, è necessario anche avere una buona conoscenza di vettori e matrici, algebra lineare, teoremi di probabilità, calcolo univariato e calcolo multivariato. Questo corso analizza tutti questi punti.

    Digitale | 8 ore

    Regressione logistica e lineare

    Esplora i modelli per la regressione, l'errore dei minimi quadrati, la stima della massima verosimiglianza, la regolarizzazione, la regressione logistica, la minimizzazione della perdita empirica e i metodi di ottimizzazione basati sul gradiente.

    Digitale | 8,5 ore

  • Certificazione AWS

    AWS Certified Machine Learning - Specialty

    La certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty è stata creata dagli esperti AWS e convalida le competenze richieste per creare e ottimizzare i modelli di dati. Fai emergere la tua organizzazione con una specializzazione in questo settore in espansione.

    Esame | 180 minuti