- Termin
- Inhouse
- Individuell
892,50 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie mithilfe von Amazon SageMaker Machine-Learning-Anwendungsfälle lösen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Durch praktische Übungen und theoretische Inhalte erfahren Sie, wie Sie einen echten Anwendungsfall – z. B. die Analyse der Kundenbindung – umsetzen. Vom Datenverständnis und der Vorbereitung über die Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung deckt der Kurs alle Phasen des typischen Data-Science-Prozesses ab.
Lernmethodik:
- Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
- Unterstützung durch projekterfahrene Trainer
- Austausch und Zusammenarbeit mit anderen Teilnehmern
Prüfung und Zertifizierung:
Dieser Kurs bereitet Sie gezielt auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) vor.
- Prüfung kann online oder in einem Prüfungsinstitut abgelegt werden.
- Prüfungs-Voucher optional bei uns erhältlich.
Zielgruppe
- Entwickler
- Data Scientists
Voraussetzungen für die Schulung
Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
- Kenntnisse der Programmiersprache Python
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning
2.255,05 € inkl. 19% USt.
1.892,10 € inkl. 19% USt.
Kursinhalte
Einführung in das Machine Learning
- Arten von ML
- Job-Rollen in ML
- Schritte in der ML-Pipeline
Einführung in die Datenvorbereitung und SageMaker
- Definition von Übungs- und Testdatensätzen
- Einführung in SageMaker
- SageMaker-Konsole
- Starten eines Jupyter-Notebooks
Problemstellung und Datensatzvorbereitung
- Geschäftliche Herausforderung: Kundenschwund
- Überprüfung des Datensatzes
Datenanalyse und -visualisierung
- Laden und Visualisieren Ihres Datensatzes
- Bereinigung der Daten
Trainieren und Auswerten eines Modells
- Arten von Algorithmen
- XGBoost und SageMaker
- Training der Daten
- Abstimmung der Hyperparameter mit SageMaker
- Evaluierung der Modellleistung
Automatisches Tunen eines Modells
- Automatisches Hyperparameter-Tuning mit SageMaker
Einsatz/Produktionsbereitschaft
- Bereitstellen eines Modells an einem Endpunkt
- A/B-Einsatz zum Testen
- Automatische Skalierung und Testen
- Überprüfen des Hyperparameter-Abstimmungsauftrags
- AWS-Autoskalierung
Relative Kosten von Fehlern
- Kosten verschiedener Fehlertypen
- Binäre Klassifizierungsabgrenzung
Amazon SageMaker Architektur und Funktionen
- Zugriff auf Amazon SageMaker-Notebooks in einer VPC
- Amazon SageMaker Batch-Transformationen
- Amazon SageMaker Grundwahrheit
- Amazon SageMaker Neo
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!
Termine für Practical Data Science with Amazon SageMaker
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