Cơ sở khoa học dữ liệu và triển khai đám mây với AWS

Khoa học dữ liệu hiện đại vượt xa các cuốn sổ địa phương; triển khai mô hình vào đám mây bây giờ là một kỹ năng thiết yếu cho mỗi chuyên gia dữ kiện tham vọng. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của khoa học dữ liệu và cho bạn thấy cách tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây để tăng quy mô các luồng công việc của bạn. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ khoa học dữ liệu cơ bản và các khái niệm học máy cơ bản trước khi chuyển bước vào tích hợp đám mây. Bằng cách đọc qua các giải thích rõ ràng, viết và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ hiểu cách chuyển đổi các mô hình dữ liệu từ môi trường địa phương của bạn sang các đường ống lưu trữ đám mây. Bạn sẽ học được gì: Hiểu được các nền tảng của xử lý trước dữ liệu, kỹ thuật tính năng và đào tạo mô hình; Cấu hình lưu trữ đám mây và đường ống dữ kiện sử dụng các dịch vụ AWS như S3 và SageMaker; Thiết lập các mô hình học máy như dịch vụ web có thể mở rộng trong đám mờ; Thực hiện các nguyên tắc MLOps hiện đại để giám sát và duy trì các mô mẫu được triển khai của bạn; Luyện tập viết mã Python sạch, sẵn sàng sản xuất cho môi trường đám mây; Tìm hiểu các khái niệm cơ sở dữ liệu vector cơ bản và các mô hình tạo ra tăng trưởng. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và kỹ thuật chuẩn bị dữ liệu, sau đó hướng dẫn bạn xây dựng các mô hình đầu tiên, và kết thúc với các chiến lược triển khai đám mây thực tế. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu có hiểu biết cơ bản về Python và muốn học khoa học dữ liệu dựa trên đám mây. Không cần kinh nghiệm trước đó về đám mây. Bắt đầu đọc hôm nay để nối kết khoảng cách giữa phân tích dữ liệu địa phương và triển khai đám mây có thể mở rộng.