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

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