Course Outline

Εισαγωγή στο AWS Cloud9 για Data Science

  • Επισκόπηση των χαρακτηριστικών του AWS Cloud9 για την επιστήμη δεδομένων
  • Ρύθμιση περιβάλλοντος επιστήμης δεδομένων στο AWS Cloud9
  • Διαμόρφωση του Cloud9 για Python, R και Jupyter Notebook

Κατάποση και προετοιμασία δεδομένων

  • Εισαγωγή και καθαρισμός δεδομένων από διάφορες πηγές
  • Χρήση του AWS S3 για αποθήκευση και πρόσβαση δεδομένων
  • Προεπεξεργασία δεδομένων για ανάλυση και μοντελοποίηση

Data Analysis στο AWS Cloud9

  • Διερευνητική ανάλυση δεδομένων με χρήση Python και R
  • Εργασία με βιβλιοθήκες Pandas, NumPy και οπτικοποίηση δεδομένων
  • Στατιστική ανάλυση και έλεγχος υποθέσεων στο Cloud9

Machine Learning Ανάπτυξη μοντέλου

  • Κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας Scikit-learn και TensorFlow
  • Εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλων στο AWS Cloud9
  • Χρήση του SageMaker με το Cloud9 για ανάπτυξη μοντέλων μεγάλης κλίμακας

Database Ένταξη και Management

  • Ενσωμάτωση AWS RDS και Redshift με το AWS Cloud9
  • Ερώτηση μεγάλων συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας SQL και Python
  • Χειρισμός μεγάλων δεδομένων με υπηρεσίες AWS

Ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλου

  • Ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με χρήση AWS Lambda
  • Χρήση του AWS CloudFormation για την αυτοματοποίηση της ανάπτυξης
  • Βελτιστοποίηση σωληνώσεων δεδομένων για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα

Συνεργατική Ανάπτυξη και Ασφάλεια

  • Συνεργασία σε έργα επιστήμης δεδομένων στο Cloud9
  • Χρήση του Git για έλεγχο έκδοσης και διαχείριση έργου
  • Βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας για δεδομένα και μοντέλα στο AWS Cloud9

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών της επιστήμης δεδομένων
  • Εξοικείωση με τον προγραμματισμό Python
  • Εμπειρία με περιβάλλοντα cloud και υπηρεσίες AWS

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Αναλυτές δεδομένων
  • Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
 28 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (3)

Upcoming Courses

Related Categories