이 학습 경로는 AWS 공인 기계 학습 – 전문 분야 시험을 준비하는 사람들을 위해 특별히 구성되었습니다. 이러한 자습형 디지털 교육 과정 외에도 AWS에서 1년 이상 ML(기계 학습) 서비스를 직접 사용해 보는 것이 좋습니다.
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권장되는 발달 과정
Machine Learning Exam Basics
대규모로 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 서비스를 살펴봅니다. ML 비즈니스 과제와 의사 결정을 고려하는 방법에 대해 Amazon의 데이터 과학자들의 이야기를 들어보십시오.
디지털 | 2시간
Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack
CRISP-DM 방법론과 프레임워크를 살펴본 후 모델의 6단계를 일상 업무에 적용합니다.
디지털 | 50분
Storage Deep Dive Learning Path
기초부터 기술 심층 분석 과정까지 진행하여 AWS 스토리지 전문 지식을 강화하고 조직에서 클라우드로 더 빠르게 마이그레이션하도록 지원합니다.
Machine Learning Security
이 커리큘럼에서는 NACL, 보안 그룹, AWS Identity and Access Management 및 암호화 키 관리에 대해 자세히 설명하는 특정 주제를 통해 애플리케이션과 환경을 보호하는 AWS 제품 및 서비스에 대해 알아봅니다.
디지털 | 30분
Types of Machine Learning Solutions
기계 학습의 세 가지 학문인 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 챗봇에 대해 알아봅니다. 실제 적용의 예와 각 예에 사용된 AWS 서비스를 살펴봅니다.
디지털 | 15분
AWS 공인 기계 학습 - 전문 분야
AWS 전문가들이 만든 AWS 공인 기계 학습 – 전문 분야 자격증은 데이터 모델을 구축 및 조정하는 데 필요한 수요가 많은 스킬을 보유하고 있음을 입증해 줍니다. 날로 성장하는 이 분야에서 자신과 조직을 차별화하십시오.
시험 | 170분
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분기 콘텐츠 영역
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선택 교육 과정
Big Data on AWS
Big Data on AWS 과정에서는 Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis, 그 외 AWS 빅 데이터 플랫폼 등의 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다.
강의실 | 3일