Practical Data Science with Amazon SageMaker (PDSASM)
Chi dovrebbe partecipare
- Developers
- Data Scientists
Certificazioni
Questo corso è parte della seguente certificazione:
Prerequisiti
- Familiarity with Python programming language
- Basic understanding of Machine Learning
Obiettivi del Corso
- Prepare a dataset for training
- Train and evaluate a Machine Learning model
- Automatically tune a Machine Learning model
- Prepare a Machine Learning model for production
- Think critically about Machine Learning model results
Contenuti del Corso
In this intermediate-level course, individuals learn how to solve a real-world use case with Machine Learning (ML) and produce actionable results using Amazon SageMaker. This course walks through the stages of a typical data science process for Machine Learning from analyzing and visualizing a dataset to preparing the data, and feature engineering. Individuals will also learn practical aspects of model building, training, tuning, and deployment with Amazon SageMaker. Real life use cases include customer retention analysis to inform customer loyalty programs.
Formazione in Aula
Durata 1 Giorno
Prezzo (IVA esclusa)
- Italia: 590,– €
Schedulazione
Inglese
Fuso orario: Central European Summer Time (CEST) ±1 Ora
2 ore spostamento del fuso orario
6 ore spostamento del fuso orario
Tedesco
Fuso orario: Central European Summer Time (CEST) ±1 Ora
Instructor-led Online Training:
Questo è un corso Online
Questo è un corso FLEX, erogato sia in aula che in remoto, contemporaneamente.
Europa
Regno Unito
North America
Stati Uniti
Medio Oriente
Africa
Egitto
Questo è un corso FLEX, erogato sia in aula che in remoto, contemporaneamente.