Amazon SageMaker Studio for Data Scientists

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Amazon SageMaker Studio for Data Scientists

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Beschreibung

Amazon SageMaker Studio unterstützt Data Scientists dabei, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies erfolgt durch die Integration einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. In diesem Kurs werden erfahrene Data Scientists in der Anwendung der Tools geschult, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, darunter Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions. Ziel ist es, die Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus zu verbessern.

Kursinhalt
  • Amazon SageMaker Studio Setup
  • Data Processing
  • Model Development
  • Deployment and Inference
  • Monitoring 
  • Managing …

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Frequently asked questions

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Amazon SageMaker Studio unterstützt Data Scientists dabei, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies erfolgt durch die Integration einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. In diesem Kurs werden erfahrene Data Scientists in der Anwendung der Tools geschult, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, darunter Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions. Ziel ist es, die Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus zu verbessern.

Kursinhalt
  • Amazon SageMaker Studio Setup
  • Data Processing
  • Model Development
  • Deployment and Inference
  • Monitoring 
  • Managing SageMaker Studio Resources and Updates 

Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 4 Wochen Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.

Zielgruppe
  • Erfahrene Data Scientists, die die Grundlagen von ML und Deep Learning beherrschen.
Voraussetzungen
  • Erfahrung in der Verwendung von ML-Frameworks
  • Programmiererfahrung in Python
  • Mindestens 1 Jahr Erfahrung als Datenwissenschaftler, verantwortlich für das Training, Feinabstimmung und Bereitstellung von Modellen
Ergänzende und aufbauende Kurse

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