本学习路径专门面向准备参加 AWS Certified Machine Learning – Specialty 考试的人员。除了参加自主进度数字化培训课程之外,我们还建议您具备一年或多年的机器学习 (ML) 服务实际操作经验。
了解用于大规模构建、训练和部署模型的各种服务。听 Amazon 的数据科学家介绍如何分析 ML 业务挑战和决策。
数字化 | 2 小时
了解 CRISP-DM 方法和框架,然后将模型的六个阶段应用到日常工作中。
数字化 | 50 分钟
了解如何构建和持续改进机器学习模型。
数字化 | 8 小时
从基础知识逐渐进阶到深入技术研究,提高您的 AWS 存储专业知识,帮助组织更快地迁移到云。
课堂 | 数字化
词课程涵盖 AWS 产品和服务,使您能够使用详细说明 NACL、安全组、AWS Identity and Access Management 以及加密密钥管理的特定主题,确保应用程序和环境的安全。
数字化 | 30 分钟
探索 Amazon 完全托管的 ML 平台 Amazon SageMaker。
数字化 | 2.5 小时
了解机器学习的三个不同学科:计算机视觉、自然语言处理和聊天机器人。查看实际应用和每个应用中使用的 AWS 服务。
数字化 | 15 分钟
这项 AWS Certified Machine Learning – Specialty 认证由 AWS 专家创建,旨在检验应试人员对构建和调整数据模型必备技能的掌握情况。让您和您的组织在这个不断发展的领域脱颖而出。
考试 | 170 分钟
学习“与聊天机器人沟通”课程,了解如何构建智能聊天机器人。
数字化 | 3.5 小时
这些课程将探索机器如何与人类语言交互。了解 AWS 服务,这些服务可以帮助您应对神经网络和自然语言处理主题,例如自动语音识别、自然流畅的语言翻译和文本中的见解与关系。
数字化 | 80 分钟
本课程将探索机器如何理解图像和视频。
“AWS 上的大数据”课程将向您介绍基于云的大数据解决方案,例如 Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Redshift、Amazon Kinesis 和其余 AWS 大数据平台。
课堂 | 3 天