Meilleures pratiques pour l'analytique et l'IA générative sur AWS

Aperçu

Discover best practices for optimizing data pipelines, analytics, and generative AI applications on AWS while maximizing performance and cost efficiency in cloud-based data architectures.

Programme

• Introduction à AWS pour l'analytique des données et l'IA
Aperçu des services AWS pour l'analytique et l’IA
Comprendre les architectures de données basées sur le cloud
• Pipelines de données sur AWS
Conception de pipelines de données évolutifs et efficaces
Services clés d'AWS : AWS Glue, Amazon Kinesis et Amazon Redshift
Meilleures pratiques pour les processus ETL et les lacs de données
• Optimisation de l'analytique sur AWS
Optimisation des performances pour Amazon Redshift et d'autres bases de données
Gestion et stratégies d'optimisation des coûts
Exploitation d'Amazon Athena pour des requêtes interactives
• IA générative sur AWS
Introduction à l'IA générative et à ses applications
Utilisation d'Amazon SageMaker pour l'entraînement et le déploiement de modèles
Intégration des services IA d'AWS : AWS DeepComposer, AWS DeepRacer
• Sécurité et conformité
Mise en œuvre des meilleures pratiques de sécurité dans les environnements AWS d'analytique et d'IA
Cadres de conformité et outils AWS pour la protection des données
• Performance et efficacité des coûts
Surveillance et optimisation des performances avec AWS CloudWatch
Stratégies de réduction des coûts dans les charges de travail d'analytique et d'IA
• Études de cas et applications réelles
Implémentations réussies d'analytique et d'IA générative sur AWS
Leçons apprises et perspectives des experts de l'industrie
• Conclusion du cours et tendances futures
Tendances émergentes dans l'IA et l'analytique sur le cloud
Opportunités futures avec les améliorations d'AWS dans l'IA et l'analytique

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Matières

Data Science