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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/formacao-machine-learning-com-aws/
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课程名称：AWS认证机器学习专业备考 课程概述： 本课程针对准备参加“AWS认证机器学习”专业考试（MLS-C01）的学习者而设，是众多AWS认证中最具挑战性和受欢迎的一个。为了顺利通过考试，仅掌握AWS和SageMaker的知识是不够的，还需要深入了解机器学习的原理、特征工程、模型调整等内容，这些知识通常无法通过书本或课堂学习获得。 本课程由Fernando Amaral和Frank Kane主讲，Frank曾在亚马逊的机器学习领域工作了九年，第一次尝试便成功通过该考试，因此他非常清楚帮助您取得优秀成绩所需的要素。此外，课程还得到了Stephane Maarek的支持，他是一位AWS专家和受欢迎的认证讲师。 课程包含9小时的视频教学及一个30分钟的模拟考试，涵盖实际考试中相同的主题和风格。此外，还提供四个实践实验，帮助学员运用所学知识，积累特征工程、模型调试和数据工程的宝贵经验。 课程内容结构覆盖四个考试领域：数据工程、数据探索性分析、建模与实施以及机器学习运营。涉及的重要主题包括： - 使用S3构建数据湖 - AWS Glue及其ETL功能 - Kinesis数据流、消防hose和视频流 - DynamoDB - 数据管道、AWS Batch和Step Functions - 实用scikit_learn基础知识 - 数据科学基础知识 - Athena与QuickSight - Elastic MapReduce（EMR） - Apache Spark及MLLib - 特征工程（插补、异常值、分箱、变换、编码与归一化） - Ground Truth - 深度学习基础 - 神经网络调整及避免过拟合 - Amazon SageMaker，包括SageMaker Studio、Model Monitor、Autopilot和Debugger - 机器学习模型评估指标（准确性、召回率、F1分数、混淆矩阵等） - 高级机器学习服务：Comprehend、Translate、Polly、Transcribe、Lex、Rekognition等 - AWS中的机器学习安全最佳实践 本课程适合已经获得AWS基础认证并具备一定行业经验的学员，机器学习认证并不适合AWS初学者。希望通过本课程的学习，学员能够顺利通过AWS机器学习专业认证考试。
[Atualizado para os recursos SageMaker mais recentes e novos serviços AWS ML. Bom aprendizado! ]Preocupado em ser aprovado na certificação "AWS Certified Machine Learning" - exame de especialidade (MLS-C01)? Você deveria estar! Não há dúvida de que é uma das certificações da AWS mais difíceis e cobiçadas. Um conhecimento profundo de AWS e SageMaker não é suficiente para passar - você também precisa de um conhecimento profundo de aprendizado de máquina e as nuances de engenharia de atributos e ajuste de modelo que geralmente não são ensinados em livros ou salas de aula.Este curso preparatório para certificação é ministrado por Fernando Amaral e Frank Kane, que passou nove anos trabalhando na própria Amazon na área de aprendizado de máquina. Frank fez e foi aprovado neste exame na primeira tentativa e sabe exatamente o que é preciso para você ser aprovado. Ainda, este curso foi preparado por Stephane Maarek, um especialista em AWS e popular instrutor de certificação da AWS na Udemy.Além do curso em vídeo de 9 horas, um exame prático de 30 minutos é incluído, que consiste nos mesmos tópicos e estilo do exame real. Você também terá quatro laboratórios práticos que permitem praticar o que aprendeu e ganhar experiência valiosa em ajuste de modelo, engenharia de atributos e engenharia de dados.Este curso está estruturado em quatro domínios testados para este exame: engenharia de dados, análise exploratória de dados, modelagem e implementação e operações de aprendizado de máquina. Alguns dos tópicos que abordaremos incluem:Data Lakes com S3AWS Glue e Glue ETLKinesis data streams, firehose, and video streamsDynamoDBPipelines de dados, AWS Batch e Step FunctionsUsando scikit_learnNoções básicas de ciência de dadosAtenas e QuicksightElastic MapReduce (EMR)Apache Spark e MLLibEngenharia de atributos (imputação, outliers, binning, transformações, codificação e normalização)Ground TruthFundamentos do Deep LearningAjustando redes neurais e evitando overfittingAmazon SageMaker, incluindo SageMaker Studio, SageMaker Model Monitor, SageMaker Autopilot e SageMaker Debugger.Técnicas de regularizaçãoAvaliação de modelos de aprendizado de máquina (precisão, recall, F1, matriz de confusão etc.)Serviços de ML de alto nível: Comprehend, Translate, Polly, Transcribe, Lex, Rekognition e muito maisPráticas recomendadas de segurança com aprendizado de máquina na AWSMachine learning é uma certificação avançada e é melhor abordada por alunos que já obtiveram a certificação de nível de associado na AWS e têm alguma experiência real no setor. Este exame não se destina a iniciantes da AWS.
