Amazon SageMaker Studio for Data Scientists
Amazon SageMaker Studio を使用して ML ライフサイクルの各ステップで生産性を向上させる方法を学習します
AWS のエキスパートインストラクター主導の Amazon SageMaker Studio for Data Scientists では、ML ライフサイクルの各ステップで生産性を向上させる方法を学習できます。3 日間のアドバンストレベルコースでは、経験豊富なデータサイエンティストを対象に、フルマネージドのインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用してあらゆるユースケースに対応する ML モデルを構築、トレーニング、デプロイし、最適化されたインフラストラクチャでトレーニング時間を数時間から数分に短縮する方法について解説します。このコースには、プレゼンテーション、デモ、ディスカッション、ラボが含まれます。コースの最後には、SageMaker Studio と SageMaker Python SDK を使用して、エンドツーエンドの表形式データ ML プロジェクトを構築する練習を行います。
学習内容
- Amazon SageMaker Studio を使用して ML ソリューションの準備、構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングに要する時間を短縮する
- SageMaker Studio に搭載されたツールを使用して、ML ライフサイクルの各ステップで生産性を向上させる
- その他
本コースの受講対象者
- ML と深層学習の基礎に精通した経験豊富なデータサイエンティスト。
- 関連する経験には、ML フレームワークの使用、Python プログラミング、およびモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイのプロセスが含まれます。
必要となる経験
すべての受講生には、このコースを受講する前に次の AWS コースを修了することが推奨されます。
- AWS Technical Essentials (AWS インストラクター主導の 1 日間コース)
データサイエンティストの経験がない場合、このコースを受講する前に、次の 1つのコースを修了した後に 1 年間のモデル構築の実務経験を積むことをお勧めします。
- The Machine Learning Pipeline on AWS (AWS インストラクター主導の 4 日間コース)
- 注: Deep Learning on AWS については、日本での提供はありません。
コースの概要
レベル: アドバンスト
種類: クラスルーム (仮想および対面)
期間: 3 日間
対象言語
このコースは以下の言語で提供されています: 英語、日本語。
AWS では、お客様の声や AWS のサービスのアップデートを基にコースを定期的に更新しています。そのため、これらのアップデートをローカライズする際に、コースの内容が言語によって異なる場合があります。
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AWS が提供するプライベートトレーニングを使用すると、お客様のチームは、特定のユースケースに合わせて実用的なベストプラクティスを一緒に学習できます。
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