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Plan du cours
Introduction à AWS Cloud9 pour Data Science
- Présentation des fonctionnalités d'AWS Cloud9 pour la science des données
- Configuration d'un environnement de science des données dans AWS Cloud9
- Configuration de Cloud9 pour Python, R et Jupyter Notebook
Ingestion et préparation des données
- Importation et nettoyage de données à partir de différentes sources
- Utilisation d'AWS S3 pour le stockage et l'accès aux données
- Prétraitement des données pour l'analyse et la modélisation
Analyse des données à l'aide de Data Analysis dans AWS Cloud9
- Analyse exploratoire des données à l'aide de Python et de R
- Travailler avec Pandas, NumPy et des bibliothèques de visualisation de données
- Analyse statistique et tests d'hypothèses dans Cloud9
Machine Learning Développement de modèles
- Construction de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Scikit-learn et TensorFlow.
- Entraînement et évaluation des modèles dans AWS Cloud9
- Utilisation de SageMaker avec Cloud9 pour le développement de modèles à grande échelle
Database Intégration et Management
- Intégration d'AWS RDS et Redshift avec AWS Cloud9
- Interroger de grands ensembles de données avec SQL et Python
- Traitement des big data avec les services AWS
Déploiement et optimisation de modèles
- Déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de AWS Lambda
- Utilisation d'AWS CloudFormation pour automatiser le déploiement
- Optimisation des pipelines de données pour la performance et la rentabilité
Développement collaboratif et sécurité
- Collaborer à des projets de science des données dans Cloud9
- Utiliser Git pour le contrôle des versions et la gestion de projet
- Meilleures pratiques de sécurité pour les données et les modèles dans AWS Cloud9
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de la science des données
- Familiarité avec la programmation Python.
- Expérience des environnements en nuage et des services AWS
Audience
- Scientifiques des données
- Analystes de données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
28 Heures
Nos clients témoignent (3)
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Formation - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Formation - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Subject presentation knowledge timing