Exam Prep: AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

Der Kurs Exam Prep: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ist ein eintägiges Präsenztraining (ILT), in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.

Dieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.

Dieser Kurs umfasst Präsentationen zum Thema, prüfungsähnliche Fragen, Anwendungsfälle sowie Gruppendiskussionen und Aktivitäten.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.

Sie müssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen:

• Empfohlen wird ein Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.
• Grundlegendes Verständnis der gängigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsfälle
• Grundlagen der Datentechnik, einschließlich der Kenntnis gängiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung für die Arbeit mit ML-Datenpipelines
• Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten
• Kenntnisse über bewährte Verfahren der Softwaretechnik für die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging
• Vertrautheit mit der Bereitstellung und Überwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort
• Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)
• Erfahrung mit Code-Repositories für Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines