Aws Certified Machine Learning Engineer – Associate Intended

AWS 认证机器学习工程师 

掌握 AWS 上的机器学习：在云中构建、训练和部署可扩展模型

学习内容
掌握端到端机器学习工作流，包括使用 AWS 服务进行数据准备、模型训练和部署。
熟练掌握 SageMaker、Rekognition 和 Comprehend 等 AWS 工具，以构建、训练和部署可扩展的 ML 解决方案。
学习超参数优化、特征工程和性能评估，以优化机器学习模型以适应实际应用。
在 AWS 上设计机器学习管道和部署解决方案时，应用安全性、可扩展性和成本优化最佳实践。

要求
本课程建议对机器学习概念、Python 编程有基本的了解，并熟悉 AWS 服务。

描述
本课程专为旨在专注于机器学习 （ML） 领域的专业人士和有抱负的个人而设计，重点介绍 AWS 技术。它使学习者具备在 AWS 平台上设计、部署和优化机器学习解决方案的知识和技能。主要亮点：探索机器学习和深度学习概念的基础知识。了解如何使用 AWS 服务（如 SageMaker、Lambda 等）构建、训练和部署 ML 模型。获得为可扩展解决方案量身定制的数据工程、特征工程和模型优化方面的专业知识。了解在云环境中实施 AI 的道德和实际注意事项。谁应该报名？本课程非常适合：希望将 ML 集成到其 workflows.IT 的数据科学家、软件工程师和开发人员，以及寻求提高其云计算技能（重点关注 AI）的专业人士。渴望获得认证并在 AWS ML 工程角色中脱颖而出的学生和技术爱好者。准备好掌握人工智能和云计算的交叉点，同时在快速发展的机器学习世界中推进您的职业生涯！此认证为 AI 和 ML 工程领域的高需求职位打开了大门。世界各地的雇主都非常重视 AWS 认证的专业人员，因为他们在构建创新、可扩展的机器学习解决方案方面拥有成熟的专业知识。

概述
第 1 部分：简介

第一讲 简介

第 2 讲 第 2 讲 AWS ML 服务及其应用

第 2 部分：数据引擎

第 3 讲 第 3 讲 数据工程

第 4 讲 第 4 讲 特征工程

第 5 讲 第 5 讲：用于数据工程的 AWS 工具

第 3 节：第 3 节 探索性数据分析

第 6 讲 第 6 讲 EDA

第 7 讲：数据可视化工具

第 8 讲 第 8 讲 统计分析和数据洞察

第 4 部分：第 4 部分：机器学习模型

第 9 讲 第 9 讲 机器学习模型

都