Data Science-Grundlagen und Cloud-Bereitstellung mit AWS

Moderne Data Science geht weit über lokale Notebooks hinaus. Die Bereitstellung von Modellen in der Cloud ist heute eine wesentliche Fähigkeit für jeden aufstrebenden Datenprofi. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der Data Science und zeigt Ihnen, wie Sie die Cloud-Infrastruktur nutzen können, um Ihre Workflows zu skalieren. Sie beginnen mit der grundlegenden Terminologie der Datenwissenschaft und grundlegendem Machine Learning, bevor Sie Schritt für Schritt in die Cloud-Integration einsteigen. Durch das Lesen klarer, schriftlicher Erklärungen und praktischer Codebeispiele werden Sie verstehen, wie Sie Ihre Datenmodelle von Ihrer lokalen Umgebung in Cloud-gehostete Pipelines überführen können. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Grundlagen der Datenvorverarbeitung, des Feature Engineering und des Modelltrainings; Konfigurieren Sie Cloud-Speicher und Datenpipelines mit AWS-Services wie S3 und SageMaker; Bereitstellen Sie Machine-Learning-Modelle als skalierbare Webservices in der Cloud; Implementieren Sie moderne MLOps-Prinzipien, um Ihre bereitgestellten Modelle zu überwachen und zu warten; Üben Sie das Schreiben sauberen, produktionsbereiten Python-Codes für Cloud-Umgebungen. Erkunden Sie grundlegende Vektordatenbankkonzepte und Abruf-erweiterte Generierungsmuster. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenaufbereitungstechniken, führt Sie dann durch die Erstellung Ihrer ersten Modelle und endet mit praktischen Cloud-Bereitstellungsstrategien. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis von Python haben und Cloud-basierte Data Science erlernen möchten. Es sind keine vorherigen Cloud-Erfahrungen erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Lücke zwischen lokaler Datenanalyse und skalierbarer Cloud-Bereitstellung zu schließen.