機械学習: データプラットフォームエンジニア

アーキテクチャ、データ、ストレージが高度な機械学習モデリングとインテリジェンスワークロードをサポートする方法を学ぶ

機械学習 | ビジネス意思決定者 | データプラットフォームエンジニア | データサイエンティスト | デベロッパー

このパスは、データプラットフォームエンジニア用に設計されています。機械学習 (ML) を学習すると、データ取り込み、システム要件とパフォーマンス、顧客体験が変わります。オプションのトレーニングで、学習したことを補強します。

コースの詳細については、下記に示す学習の進め方をご覧ください。

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  • このラーニングパスで AWS クラウドのスキルを身につけるには、推奨された順番に従ってコースと試験を受けてください。

    ML ビルディングブロック: サービスと用語

    この 2 つのコースでは、機械学習のスタックと用語や、機械学習での良い基礎を据えるのに役立つプロセスについて、明確に理解することができます。

    プロセスモデル: AWS スタックの CRISP-DM

    CRISP-DM の方法論とフレームワークについて説明し、日々の業務にモデルの 6 つのフェーズを適用します。 

    データ分析の基礎

    このセルフペースコースでは、データ分析ソリューションを計画するプロセスと、関連するさまざまなデータ分析プロセスについて学びます。このコースでは、データの収集、処理、分析、および表示における特定の AWS のサービスの必要性を示す 5 つの重要な要素について説明します。

    Machine Learning Data Readiness

    このコースでは、機械学習 (ML) におけるデータ準備のコンセプトを中心に取り上げます。データ準備を決定する方法や、ML プロセスのどの時点でデータ準備を行うかを見極める方法について学びます。

    ストレージに関する詳細な学習

    このコースは、AWS ストレージサービスに焦点を当てながら、企業のストレージエンジニアが、可用性の高いソリューションを設計および管理する方法を学べるようになっています。

    デジタルトレーニング  |  コース別

    Machine Learning セキュリティ

    NACL、セキュリティグループ、AWS Identity and Access Management、および暗号化キー管理について詳細に説明する具体的なトピックを通して、アプリケーションと環境を保護します。

    Big Data on AWS

    このコースでは、Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、およびその他の AWS ビッグデータプラットフォームなど、クラウドベースのビッグデータソリューションを紹介します。

  • The Machine Learning Pipeline on AWS

    機械学習 (ML) パイプラインを使用して、プロジェクトベースの学習環境で、実際のビジネス上の問題を解決する方法を学びます。AWS のインストラクターによるプレゼンテーションとデモを通じて、パイプラインの各フェーズについて学びます。次に、その知識を活用して、3 つあるビジネス上の問題のうち 1 つを解決するプロジェクトを完了します。コースの修了すると、Amazon SageMaker を使って、選択したビジネス上の問題を解決する ML モデルを構築、トレーニング、評価、調整、デプロイできるようになります。

    詳細: 機械翻訳と NLP

    このコースでは、人間の言語で機械と対話する方法について確認します。自動音声認識、自然な流れの言語翻訳、テキストのインサイトや関係性といった、ニューラルネットワークと自然言語処理のトピックで役立つ AWS のサービスを確認します。

    Seeing Clearly: Computer Vision Theory

    このカリキュラムでは、機械によって画像や動画が認識される方法について確認します。 

    デジタルトレーニング  |  2 時間 30 分

  • オプションのトレーニング

    機械学習ツールセットの探索

    モデルを構築してアプリケーションにインテリジェンスを追加するために使用できる、AWS のいくつかの機械学習サービスを紹介します。

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