Schulungsübersicht

Einführung in AWS Cloud9 für Data Science

  • Überblick über die Funktionen von AWS Cloud9 für Data Science
  • Einrichten einer Datenwissenschaftlichen Umgebung in AWS Cloud9
  • Konfigurieren von Cloud9 für Python, R und Jupyter Notebook

Datenübernahme und -aufbereitung

  • Importieren und Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Verwendung von AWS S3 für Datenspeicherung und -zugriff
  • Vorverarbeiten von Daten für die Analyse und Modellierung

Data Analysis in der AWS Cloud9

  • Explorative Datenanalyse mit Python und R
  • Arbeiten mit Pandas, NumPy und Datenvisualisierungsbibliotheken
  • Statistische Analyse und Hypothesentests in Cloud9

Machine Learning Modellentwicklung

  • Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit Scikit-learn und TensorFlow
  • Trainieren und Auswerten von Modellen in AWS Cloud9
  • Verwendung von SageMaker mit Cloud9 für die Entwicklung umfangreicher Modelle

Database Integration und Management

  • Integration von AWS RDS und Redshift in AWS Cloud9
  • Abfragen großer Datensätze mit SQL und Python
  • Handhabung von Big Data mit AWS-Diensten

Modellbereitstellung und -optimierung

  • Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit AWS Lambda
  • Verwendung von AWS CloudFormation zur Automatisierung der Bereitstellung
  • Optimieren von Datenpipelines für Leistung und Kosteneffizienz

Kollaborative Entwicklung und Sicherheit

  • Zusammenarbeit bei datenwissenschaftlichen Projekten in Cloud9
  • Verwendung von Git zur Versionskontrolle und Projektverwaltung
  • Bewährte Sicherheitsverfahren für Daten und Modelle in AWS Cloud9

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von datenwissenschaftlichen Konzepten
  • Vertrautheit mit der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit Cloud-Umgebungen und AWS-Diensten

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Datenanalysten
  • Ingenieure für maschinelles Lernen
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (3)

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