AWS 数字化课堂
通过 AWS Skill Builder 年度订阅，可以无限制访问一系列课堂培训课程，包括本课程。提供与现场课堂培训选项相同的内容和实验室，同时为您提供数字化培训的灵活性。您可以选择何时、如何以及在何处深入研究本课程涵盖的集成主题和解决方案。
本课程探讨如何使用机器学习（ML）管道在基于项目的学习环境中解决实际业务问题。学员将通过讲师演示了解管道的每个阶段。然后，他们将利用所学知识完成一个项目，解决三个业务问题中的一个：欺诈检测、推荐引擎或航班延误。到课程结束时，学员将能够使用 Amazon SageMaker 成功构建、训练、评估、调优和部署 ML 模型，以解决他们所选的业务问题。
学习内容
- 针对给定业务问题选择适当的 ML 方法并加以证明
- 使用 ML 管道解决特定业务问题
- 在 Amazon SageMaker 中训练、评估、部署和调优 ML 模型
- 描述在亚马逊云科技中设计可扩展、经过成本优化且安全的 ML 管道的一些最佳实践
本课程面向
- 开发人员
- 解决方案架构师
- 数据工程师
- 没有或几乎没有 ML 经验但想了解如何通过 Amazon SageMaker 使用 ML 管道的人员
需要具备的经验
- Python 编程语言方面的基础知识
- 对亚马逊云科技云基础设施（Amazon S3 和 Amazon CloudWatch）有基本了解
- 在 Jupyter 笔记本环境中工作的基本经验
课程概述
级别：中级
类型：课堂（虚拟和当面）
时长：4 天
提供的语言
本课程以以下语言提供：印尼语、英语、法语（法国）、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语（巴西）、简体中文、西班牙语（拉丁美洲）和繁体中文。
我们会根据客户反馈和 AWS 服务更新，定期更新我们的课程。因此，在我们本地化这些更新时，不同语言版本的课程内容可能存在差异。