Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs

Du lernst den Ablauf einer Machine-Learning-Pipeline mit Amazon SageMaker kennen: Datenvorbereitung, Analyse, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung. Als Praxisbeispiel dient eine Kundenschwund-Problemstellung.

Du brauchst ein grundlegendes Verständnis von Machine-Learning und sichere Python-Kenntnisse. Die Arbeit mit der SageMaker-Konsole und Jupyter-Notebooks wird im Kurs eingeführt.

Der Kurs arbeitet mit einem Datensatz zur Vorhersage von Kundenschwund. Du bereitest Daten auf, visualisierst sie, trainierst ein Modell und bewertest die Modellleistung.

Behandelt werden unter anderem SageMaker-Notebooks, die SageMaker-Konsole, Batch-Transformationen, Amazon SageMaker Ground Truth und Amazon SageMaker Neo. Außerdem geht es um Endpunkte, A/B-Einsatz und AWS-Autoskalierung.

Du trainierst ein Modell mit XGBoost in Amazon SageMaker und wertest die Modellleistung anhand des vorbereiteten Datensatzes aus. Dabei werden auch Algorithmen-Arten und Trainingsdaten behandelt.

Du lernst, wie automatisches Hyperparameter-Tuning in Amazon SageMaker eingerichtet und überprüft wird. Ziel ist es, die Modellkonfiguration systematisch zu testen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu bewerten.

Du stellst ein trainiertes Modell an einem Endpunkt bereit und behandelst Tests per A/B-Einsatz. Zusätzlich werden automatische Skalierung und Produktionsbereitschaft besprochen.

Der Kurs dauert 1 Tag. Die Inhalte konzentrieren sich auf einen kompakten Praxisdurchlauf von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung.

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.