- Termin
- Inhouse
- Individuell
2.368,10 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
Diese Schulung richtet sich an erfahrene Data Scientists, die das Potenzial von Amazon SageMaker Studio, einer umfassenden Entwicklungsumgebung (IDE) für maschinelles Lernen, voll ausschöpfen möchten. Die Teilnehmer lernen, wie sie ihre Effizienz und Produktivität bei der Modellentwicklung durch fortschrittliche Dienste wie Amazon CodeWhisperer für automatisierte Codegenerierung und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions für Sicherheitsprüfungen steigern können.
Lernmethodik:
- Kombination aus Theorie und praxisorientierten Übungen
- Direkter Austausch mit erfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern
Diese Schulung unterstützt Sie bei der optimalen Nutzung von SageMaker Studio und vermittelt praktische Fähigkeiten für den gesamten ML-Workflow.
Zielgruppe
- Data Scientists
Voraussetzungen für die Schulung
Für eine erfolgreiche Teilnahme empfehlen wir:
- Erfahrung mit ML-Frameworks
- Python-Programmierung
- Mindestens 1 Jahr Berufserfahrung als Data Scientist
- Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials
Kursinhalte
Tag 1: Einführung und Datenverarbeitung
Amazon SageMaker Studio Setup
- Überblick und Einrichtung von SageMaker Studio
- Demonstration: Benutzeroberfläche von SageMaker Studio
Data Processing
- Nutzung von SageMaker Data Wrangler für die Datenvorbereitung
- Hands-On Lab: Analyse und Datenvorbereitung mit Data Wrangler
- Skalierbare Datenverarbeitung mit Amazon EMR
- Hands-On Lab: Analyse und Skalierung mit EMR
- Einsatz von AWS Glue Interactive Sessions
- Datenverarbeitung mit SageMaker Processing und benutzerdefinierten Skripten
- Hands-On Lab: Datenverarbeitung mit SageMaker Processing
Tag 2: Feature Engineering und Modellentwicklung
Python SDK und Feature Engineering
- Nutzung des SageMaker Feature Store
- Hands-On Lab: Feature-Engineering mit SageMaker Feature Store
Model Development
- Training mit SageMaker:
- Eingebaute Algorithmen
- Eigene Skripte und Container
- Nutzung von SageMaker Experiments
- Hands-On Lab: Modelltraining und -tuning mit SageMaker Experiments
- Debugging mit SageMaker Debugger
- Hands-On Lab: Fehleranalyse und Alarme mit SageMaker Debugger
- Automatische Modelloptimierung
- Einführung in SageMaker Autopilot (Automated ML)
- Demonstration: Automatisiertes ML mit SageMaker Autopilot
- Bias-Erkennung und Erklärbarkeit mit SageMaker Clarify
- Hands-On Lab: Bias-Analyse mit SageMaker Clarify
- Einführung in SageMaker Jumpstart
Tag 3: Bereitstellung, Überwachung und Herausforderungen
Deployment and Inference
- Verwendung von SageMaker Model Registry und Pipelines
- Hands-On Lab: Deployment mit SageMaker Pipelines und Model Registry
- Modellinferenz und -skalierung
- Hands-On Lab: Inferenz mit SageMaker Studio
Monitoring
- Einsatz von Amazon SageMaker Model Monitor
- Diskussion: Fallstudie und Demonstration
Resource Management und Abschluss
- Kostenmanagement und Systemaktualisierungen
- Capstone-Projekt:
- Datenvorbereitung, Feature-Erstellung, Training und Tuning
- Bias-Analyse und Batch-Vorhersagen
- (Optional) Automatisierung der Entwicklung mit SageMaker Pipelines
Buchen ohne Risiko
Sie zahlen erst nach erfolgreicher Schulung. Keine Vorkasse.
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Maximal 8 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
Förderungen
Bis zu 100% Kostenübernahme!
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