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NT 690 特價中

課程已於 2021 年 6 月更新

學習 SageMaker、特徵工程、模型調整和 AWS 機器學習生態系統。 為考試做準備

從這 10 小時的課程，你會學到

✅ 你可以從機器學習專業考試中期待什麼
✅ 亞馬遜公司的內建機器學習演算法(XGBoost，BlazingText，目標檢測，等等)
✅ 特徵工程技術，包括 imputation、binning、binning 和 normalization
✅ 高階的機器學習服務: 理解、翻譯、 Polly、 Transcribe、 Lex、 Rekognition 等等
✅ 使用 S3、 Glue、 Kinesis 和 DynamoDB 進行資料工程
✅ 使用 scikit learn 、 Athena、 Apache Spark 和 EMR 做探索性資料分析
✅ 深度神經網路的深度學習與超參數調整
✅ 使用 SageMaker 自動模型調整和操作
✅ L1 和 L2 正規化
✅ 將安全性最佳實踐應用於機器學習管線( pipelines )

https://softnshare.com/aws-machine-learning/

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在本課程中，我們將首先理解什麼時候資料湖泊( Data Lake )是你該選用的解決方案，而不是用資料倉庫。

在接下來的兩個小時中，你將學習資料湖泊( Data Lake )的所有組成部分。

其優點之一是可以靈活地使用 SQL 直接查詢檔案。

你將從建構 Glue Data 目錄並使用 Athena 進行查詢開始。

然後將致力於 Glue ETL，這是一個強大的基於 Apache Sppark 的資料轉換解決方案。

為了演示 Athena 的可伸展性，我們將查詢具有超過1.3億條評論的 Amazon Customer Reviews (亞馬遜客戶評論) 資料集。

最後，我們將使用 Kinesis Firehose、 Lambda、Comprehend AI、 Glue、 Athena 和 S3 建構一個無伺服器的應用程式，它可以處理無限條客戶評論、執行情緒分析，並將其儲存在資料庫中供查詢。

https://softnshare.com/data-lake-in-aws/