기계 학습: 데이터 플랫폼 엔지니어

아키텍처, 데이터 및 스토리지에서 어떻게 고급 기계 학습 모델링 및 지능형 워크로드를 지원하는지 알아봅니다

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이 경로는 데이터 플랫폼 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 기계 학습(ML)에 대해 배우면 데이터 수집, 시스템 요구 사항 및 성능, 고객 환경을 변화시킬 수 있습니다. 그런 다음 선택 교육 과정으로 배운 기술을 보충하십시오.

아래에서 각 학습 발달 과정에 대해 자세히 알아보십시오.

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  • 이 학습 경로에서 AWS Cloud 기술을 구축하려면 권장 과정 및 시험 순서를 따르십시오.

    ML 빌딩 블록: 서비스 및 용어

    이 두 과정에서는 기계 학습 스택과 기계 학습의 좋은 토대를 구축하는 데 도움이 되는 용어 및 프로세스를 명확하게 설명합니다.

    Digital  |  40분

    Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack

    CRISP-DM 방법론과 프레임워크를 살펴본 후 모델의 6단계를 일상 업무에 적용합니다. 

    Digital  |  50분

    데이터 분석 기초

    이 자습형 과정에서는 데이터 분석 솔루션을 계획하는 프로세스와 관련된 다양한 데이터 분석 프로세스에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 데이터 수집, 처리, 분석 및 발표 과정에서 특정 AWS 서비스의 필요성을 나타내는 다섯 가지 핵심 요소를 설명합니다.

    디지털  |  3.5시간

    Machine Learning Data Readiness

    이 과정에서는 기계 학습(ML)의 맥락에서 데이터 준비 상태의 개념을 주로 다룹니다. 데이터 준비 상태를 결정하고 ML 프로세스의 일부로 데이터 준비 상태를 적용할 시점을 식별하는 방법을 배우게 됩니다.

    디지털  |  1시간

    Storage Deep Dives

    이 과정은 엔터프라이즈 스토리지 엔지니어가 AWS 스토리지 서비스를 중심으로 고가용성 솔루션을 설계하고 관리하는 방법을 배울 수 있도록 구성되었습니다.

    Digital  |  소요 시간은 유동적임

    기계 학습 보안

    NACL, 보안 그룹, AWS Identity and Access Management 및 암호화 키 관리에 대해 자세히 설명하는 특정 주제를 통해 애플리케이션과 환경을 보호합니다.

    디지털  |  30분

    AWS 기반 빅 데이터

    이 과정에서는 Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis, 그 외 AWS 빅 데이터 플랫폼 등의 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다.

  • AWS의 기계 학습 파이프라인

    프로젝트 기반 학습 환경에서 ML(기계 학습) 파이프라인을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. AWS 강사의 발표 자료와 데모를 통해 파이프라인의 각 단계에 대해 배울 수 있습니다. 그런 다음, 이 지식을 활용하여 세 가지 비즈니스 문제 중 한 가지를 해결하는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 과정이 끝날 무렵이면 Amazon SageMaker를 사용해서 자신이 선택한 비즈니스 문제를 해결하는 ML 모델을 성공적으로 구축, 훈련, 평가, 튜닝 및 배포할 수 있습니다.

    Speaking of: Machine Translation and NLP

    이 과정에서는 머신이 어떻게 사람의 언어로 상호 작용하는지 살펴봅니다. 자동 음성 인식, 자연스럽고 유창한 언어 번역, 텍스트에 내포된 통찰력 및 관계와 같은 신경망 및 자연어 처리 주제에 도움이 되는 AWS 서비스를 알아봅니다.

    Digital  |  80분

    Seeing Clearly: Computer Vision Theory

    이 커리큘럼에서는 머신이 이미지와 비디오를 어떻게 이해할 수 있는지 살펴봅니다. 

    Digital  |  2.5시간

  • 선택 교육 과정

    Exploring the Machine Learning Toolset

    이 과정에서는 모델을 구축하고 애플리케이션에 지능을 추가하는 데 사용할 수 있는 AWS 기계 학습 서비스 몇 가지를 설명합니다.

    디지털 | 80분

     

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