Курс за обучение по AWS Cloud9 for Data Science
AWS Cloud9 предлага стабилна среда за наука за данни, позволяваща на потребителите да изграждат, тестват и внедряват модели на данни с помощта на инструменти, базирани на облак. Този курс насочва участниците през настройването и управлението на среда за наука за данни в AWS Cloud9, с акцент върху интегрирането с услуги на AWS за съхранение, обработка и машинно обучение на данни.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво и анализатори, които желаят да използват AWS Cloud9 за рационализирани работни процеси в областта на науката за данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте среда за наука за данни в AWS Cloud9.
- Извършвайте анализ на данни с помощта на Python, R и Jupyter Notebook в Cloud9.
- Интегрирайте AWS Cloud9 с услуги за данни на AWS като S3, RDS и Redshift.
- Използвайте AWS Cloud9 за разработка и внедряване на модел за машинно обучение.
- Оптимизирайте базираните на облак работни процеси за анализ и обработка на данни.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
Въведение в AWS Cloud9 за Data Science
- Преглед на функциите на AWS Cloud9 за наука за данни
- Настройване на среда за наука за данни в AWS Cloud9
- Конфигуриране на Cloud9 за Python, R и Jupyter Notebook
Поглъщане и подготовка на данни
- Импортиране и почистване на данни от различни източници
- Използване на AWS S3 за съхранение и достъп до данни
- Предварителна обработка на данни за анализ и моделиране
Data Analysis в AWS Cloud9
- Проучвателен анализ на данни с помощта на Python и R
- Работа с Pandas, NumPy и библиотеки за визуализация на данни
- Статистически анализ и тестване на хипотези в Cloud9
Machine Learning Разработване на модел
- Изграждане на модели за машинно обучение с помощта на Scikit-learn и TensorFlow
- Модели за обучение и оценка в AWS Cloud9
- Използване на SageMaker с Cloud9 за разработване на широкомащабни модели
Database Интеграция и Management
- Интегриране на AWS RDS и Redshift с AWS Cloud9
- Запитване за големи набори от данни с помощта на SQL и Python
- Работа с големи данни с AWS услуги
Внедряване и оптимизиране на модела
- Внедряване на модели за машинно обучение с помощта на AWS Lambda
- Използване на AWS CloudFormation за автоматизиране на внедряването
- Оптимизиране на каналите за данни за производителност и ефективност на разходите
Съвместно развитие и сигурност
- Сътрудничество по проекти за наука за данни в Cloud9
- Използване на Git за контрол на версиите и управление на проекти
- Най-добри практики за сигурност за данни и модели в AWS Cloud9
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за наука за данни
- Познаване на Python програмиране
- Опит с облачни среди и AWS услуги
Публика
- Учени по данни
- Анализатори на данни
- Инженери за машинно обучение
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по AWS Cloud9 for Data Science - Booking
Курс за обучение по AWS Cloud9 for Data Science - Enquiry
AWS Cloud9 for Data Science - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Oтзиви от потребители (3)
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Курс - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Курс - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Курс - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към облачни инженери и разработчици, които желаят да използват CloudFormation за управление на инфраструктурни ресурси в екосистемата на AWS.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Внедрете CloudFormation шаблони за автоматизиране на управлението на инфраструктурата.
- Интегрирайте съществуващите ресурси на AWS в CloudFormation.
- Използвайте StackSets, за да управлявате стекове в множество акаунти и региони.
Introduction to Data Science and AI using Python
35 ЧасаТова е 5-дневно въведение в Data Science и изкуствения интелект (AI).
Курсът се предоставя с примери и упражнения с помощта на Python
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
- Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
- Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
- Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
- Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.
Amazon DynamoDB for Developers
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да интегрират база данни DynamoDB NoSQL в уеб приложение, хоствано на AWS.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да интегрирате данни в DynamoDB.
- Интегрирайте DynamoDB в уеб приложения и мобилни приложения.
- Преместете данни в AWS с AWS услуги.
- Внедряване на операции с AWS DAX.
AWS IoT Core
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно) е насочено към инженери, които желаят да разположат и управляват IoT устройства на AWS.
До края на това обучение участниците ще могат да изградят IoT платформа, която включва внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да инсталират, конфигурират и управляват AWS IoT възможностите на Greengrass за създаване на приложения за различни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат да използват AWS IoT Greengrass за изграждане, внедряване, управление, защита и наблюдение на приложения на интелигентни устройства.
AWS Lambda for Developers
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да е необходимо да се притеснявате за осигуряване на средата за изпълнение (сървъри, VM и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).
До края на това обучение участниците ще могат:
- Конфигурирайте AWS Lambda за изпълнение на функция.
- Разберете FaaS (функции като услуга) и предимствата на разработката без сървър.
- Създаване, качване и изпълнение на AWS Lambda функции.
- Интегрирайте Lambda функции с различни източници на събития.
- Пакетирайте, внедрявайте, наблюдавайте и отстранявайте неизправности в приложения, базирани на Lambda.
AWS CloudFormation
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да използват AWS CloudFormation за автоматизиране на процеса на управление на облачна инфраструктура на AWS.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Активирайте услугите на AWS, за да започнете да управлявате инфраструктурата.
- Разберете и приложете принципа на „инфраструктурата като код“.
- Подобрете качеството и намалете разходите за разполагане на инфраструктура.
- Напишете AWS CloudFormation шаблони с помощта на YAML.
Mastering DevOps with AWS Cloud9
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за DevOps практики и да рационализират процесите на разработка с помощта на AWS Cloud9.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте и конфигурирайте AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
- Внедрете непрекъсната интеграция и тръбопроводи за непрекъсната доставка (CI/CD).
- Автоматизирайте процесите на тестване, наблюдение и внедряване с помощта на AWS Cloud9.
- Интегрирайте AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
- Използвайте системи за контрол на източника като GitHub или GitLab в AWS Cloud9.
Developing Serverless Applications on AWS Cloud9
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да се научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат приложения без сървър на AWS Cloud9 и AWS Lambda.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на безсървърната архитектура.
- Настройте AWS Cloud9 за разработка на приложения без сървър.
- Разработвайте, тествайте и внедрявайте безсървърни приложения с помощта на AWS Lambda.
- Интегрирайте AWS Lambda с други AWS услуги като API Gateway и S3.
- Оптимизирайте приложения без сървър за производителност и ефективност на разходите.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 ЧасаSummery:
- Основи на IoT архитектурата и функциите
- „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
- Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
- IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
- Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
- Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
- Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни.
- Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
- Сигнали и събития
- Калибриране на сензора
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 ЧасаРезюме:
- Основи на IoT архитектурата и функциите
- „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
- Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
- IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
- Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
- Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
- Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни с помощта на DynamoDB.
- Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
- Практически с Raspberry PI и AWS IoT Core за изграждане на смарт устройство.
- Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.
Kaggle
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Научете за науката за данните и машинното обучение.
- Разгледайте анализа на данни.
- Научете за Kaggle и как работи.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
- Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
- Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
- Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
- Внедрете целия Pandas API и функции.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват RAPIDS за изграждане на GPU-ускорени канали за данни, работни потоци и визуализации, прилагайки алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка за изграждане на модели на данни с NVIDIA RAPIDS.
- Разберете характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
- Използвайте GPU за ускоряване на тръбопроводите за данни и анализи от край до край.
- Внедрете GPU-ускорена подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
- Научете как да изпълнявате задачи за машинно обучение с алгоритми XGBoost и cuML.
- Изградете визуализации на данни и изпълнете анализ на графики с cuXfilter и cuGraph.