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

Aperçu

Discover how to initiate data-driven projects using AWS analytics and ML capabilities, focusing on low-code solutions and best practices for organizations with limited resources.

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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Matières

Data Science