中級コース
クラスルーム
バーチャル
1 日
Amazon SageMaker による実践的なデータサイエンス
専門の AWS インストラクターからデータサイエンティストの一日の生活について学ぶ
人工知能と機械学習 (AI/ML) が急速に日常の一部になりつつあるため、データサイエンティストと効率的に連携し、機械学習と統合するアプリケーションを構築する方法を理解することがますます重要になっています。「Amazon SageMaker を使った実践科学」コースを受講すると、開発者または DevOps エンジニアの立場にある受講生が、Amazon SageMaker Studio を使用して ML モデルを構築する際の機械学習の基礎と手順を理解するのに役立ちます。この 1 日のクラスルームトレーニングコースでは、専門の AWS インストラクターが、データの準備方法と、ML モデルのトレーニング、評価、調整、デプロイの方法を説明します。
学習内容
- ビジネス上の問題を解決するためのさまざまなタイプの機械学習の利点について話し合う
- ML システムを構築してデプロイするチームの一般的なプロセス、役割、責任について説明してください
- データサイエンティストが AWS ツールと ML を使用して一般的なビジネス上の問題を解決する方法を説明する
- データサイエンティストがデータを準備し、ML モデルをトレーニング、評価、調整、デプロイするために行う手順を要約する
- その他
本コースの受講対象者
- 開発オペレーション (DevOps) エンジニア
- アプリケーション開発者
必要となる経験
このコースを受講するにあたっては、次のことを身につけておくことをお勧めします。
- AWS Technical Essential コースの受講
- Python プログラミングの基本的な理解
- 統計学の基礎知識
コースの概要
レベル: 中級
種類: クラスルーム (仮想および対面)
長さ: 1 日
対象言語
このコースは以下の言語で提供されています: バハサインドネシア語、英語、フランス語 (フランス)、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語 (ブラジル)、簡体字中国語、スペイン語 (ラテンアメリカ)、および繁体字中国語。
お客様の声や AWS のサービスのアップデートをもとに、定期的にコースを更新しています。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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