Mise en pratique de la Data Science avec Amazon SageMaker

Information sur la formation

Référence interne de la formation : GK0630

À mesure que l’intelligence artificielle et le machine learning (IA/ML) deviennent partie intégrante de notre quotidien, il est de plus en plus important de comprendre comment collaborer efficacement avec les data scientists et créer des applications qui s’intègrent avec le ML.

Le cours Mise en pratique de la Data Science avec Amazon SageMaker  vous aidera, en tant que développeur ou ingénieur DevOps, à comprendre les bases du ML et les étapes nécessaires à la création de modèles ML à l’aide d’Amazon SageMaker Studio.

Au cours de cette formation d’une journée, un instructeur et expert AWS vous expliquera comment préparer les données et entraîner, évaluer, ajuster et déployer des modèles de ML avec l'aide d'Amazon SageMaker.

Ce cours passe en revue les étapes d'un processus typique de Data Science pour l'apprentissage automatique, depuis l'analyse et la visualisation d'un ensemble de données jusqu'à la préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités.

 Les participants apprendront également les aspects concrets de la construction de modèles, de l'entraînement, du tuning et du déploiement à l'aide d'Amazon SageMaker. Les cas d'utilisation réels incluent par exemple l'analyse de la rétention des clients pour informer sur les programmes de fidélisation.

Mis à jour 05 09 2024

Clients visés :

Ce cours d'un niveau intermédiaire est destiné aux Développeurs et Data Scientists.

Mots-clés en rapport avec la formation :

Amazon SageMaker DataScience Machine Learning ML