Schița de curs

Introducere în AWS Cloud9 pentru știința datelor

  • Prezentare a caracteristicilor AWS Cloud9 pentru știința datelor
  • Configurarea unui mediu de știință a datelor în AWS Cloud9
  • Configurarea Cloud9 pentru Python, R și Jupyter Notebook

Ingestion și pregătirea datelor

  • Importarea și curățarea datelor din diverse surse
  • Utilizarea AWS S3 pentru stocarea și accesarea datelor
  • Prelucrarea datelor pentru analiză și modelare

Analiza datelor în AWS Cloud9

  • Analiza exploratorie a datelor folosind Python și R
  • Lucrul cu Pandas, NumPy și biblioteci de vizualizare a datelor
  • Analiza statistică și testarea ipotezelor în Cloud9

Dezvoltarea modelelor de învățare automată

  • Construirea modelelor de învățare automată folosind Scikit-learn și TensorFlow
  • Antrenarea și evaluarea modelelor în AWS Cloud9
  • Utilizarea SageMaker cu Cloud9 pentru dezvoltarea la scară largă a modelelor

Integrarea și gestionarea bazei de date

  • Integrarea AWS RDS și Redshift cu AWS Cloud9
  • Interogarea seturilor de date la scară largă folosind SQL și Python
  • Gestionarea datelor mari cu serviciile AWS

Implementarea și optimizarea modelelor

  • Implementarea modelelor de învățare automată folosind AWS Lambda
  • Utilizarea AWS CloudFormation pentru a automata implementarea
  • Optimizarea fluxurilor de lucru pe cloud pentru performanță și eficiența costurilor

Dezvoltare colaborativă și securitate

  • Colaborarea la proiecte de știință a datelor în Cloud9
  • Utilizarea Git pentru controlul versiunilor și gestionarea proiectelor
  • Practici de securitate optimale pentru date și modele în AWS Cloud9

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor din știința datelor
  • Familiarizare cu programarea în Python
  • Experiență cu mediile cloud și serviciile AWS

Audiență

  • Științii de date
  • Analizatori de date
  • Ingineri de învățare automată
 28 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite