De zéro au Machine Learning : Lancer votre aventure axée sur les données

Aperçu

Découvrez comment lancer des projets basés sur les données en utilisant les capacités analytiques et de ML d'AWS, en mettant l'accent sur les solutions à faible code et les meilleures pratiques pour les organisations disposant de ressources limitées.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique et à l'analyse des données
Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique et de son importance
Introduction à la prise de décision basée sur les données
• Bases d'AWS pour les initiatives de données et d'apprentissage automatique
Introduction aux services AWS liés à l'apprentissage automatique
Vue d'ensemble des services d'analyse AWS
Mise en place d'un environnement AWS
• Concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement
Algorithmes clés et leurs cas d'utilisation
Comprendre l'entraînement et l'évaluation des modèles
• Solutions d'apprentissage automatique à faible code
Introduction aux outils à faible code sur AWS
Bases d'Amazon SageMaker et SageMaker Canvas
Construire des modèles d'apprentissage automatique avec des solutions à faible code
• Collecte et préparation des données
Techniques et sources de collecte de données
Meilleures pratiques de nettoyage et de transformation des données
Utilisation d'AWS Glue pour la préparation des données
• Déploiement et opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique
Options de déploiement de modèles sur AWS
Introduction à AWS Lambda et API Gateway pour les déploiements
Surveillance et maintien des performances des modèles
• Analyse et visualisation
Utilisation d'AWS QuickSight pour la visualisation des données
Construction de tableaux de bord pour soutenir les décisions commerciales
• Meilleures pratiques pour les organisations à ressources limitées
Gestion et optimisation des coûts sur AWS
Tirer parti des ressources open source et communautaires pour l'apprentissage automatique
Gestion efficace de projet et collaboration d'équipe
• Études de cas et applications réelles
Études de cas de divers secteurs
Leçons tirées de projets réussis basés sur les données
• Projet de fin d'études
Définir et exécuter un projet basé sur les données à l'aide d'AWS
Présenter les résultats et les insights
• Conclusion et apprentissage supplémentaire
Récapitulatif des concepts clés
Ressources recommandées pour un apprentissage continu
Session de questions-réponses et clôture

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Sujets

Science des données